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上传时间: 2021-01-20
详细说明：聚类是一种无监督的学习，将相似的对象放到同一簇中，有点像是全自动分类，簇内的对象越相似，簇间的对象差别越大，则聚类效果越好。
1、k均值聚类算法
k均值聚类将数据分为k个簇，每个簇通过其质心，即簇中所有点的中心来描述。首先随机确定k个初始点作为质心，然后将数据集分配到距离最近的簇中。然后将每个簇的质心更新为所有数据集的平均值。然后再进行第二次划分数据集，直到聚类结果不再变化为止。
伪代码为
随机创建k个簇质心
当任意一个点的簇分配发生改变时：
对数据集中的每个数据点：
对每个质心：
计算数据集到质心的距离
将数据集分配到最
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