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上传时间: 2018-12-30
详细说明：kmeans算法代码 Kmeans算法基本思想是：首先给出聚类的个数K，然后初始随机给定K个待聚类中心（也叫簇中心），按照最邻近原则把待分类样本点分到各个类，也就是样本点到哪个簇中心的距离最近，这个样本点就属于哪一类。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心，即新的簇中心坐标是这一类中所有数据点坐标的算术平均值，如此一直迭代，直到相邻两次迭代中簇心的移动距离小于某个给定的阈值P或是迭代次数达到预选设定的上限T。 K-Means聚类算法主要分为三个步骤： (1)输入待分类的样本数据点集D以及聚类个数K，随机产生K个数据点坐标作为这K个簇中心的初始坐标，也可以在待分类的样本点中随机选
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