機器學習經典算法之k-means聚類

聚類就是將某個數據集中的樣本按照之間的某些區別劃分爲若干個不相交的子集，我們把每個子集稱爲一個「簇」。劃分完成後，每個簇都可能對應着某一個類別；需說明的是，這些概念對聚類算法而言事先是未知的，聚類過程僅能自動形成簇結構，簇對應的概念語義由使用者來把握和命名。   有關聚類的算法很多，下面這張表格引用自Scikit-learn 官方文檔，從這張表中可以看到各個聚類算法之間的不同以及對不同數據及劃分時

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