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上传时间: 2020-12-24
详细说明：本文主要内容：
聚类算法的特点
聚类算法样本间的属性(包括，有序属性、无序属性)度量标准
聚类的常见算法，原型聚类(主要论述K均值聚类)，层次聚类、密度聚类
K均值聚类算法的python实现，以及聚类算法与EM最大算法的关系
参考引用
先上一张gif的k均值聚类算法动态图片，让大家对算法有个感性认识：
其中：N=200代表有200个样本，不同的颜色代表不同的簇(其中 3种颜色为3个簇)，星星代表每个簇的簇心。算法通过25次迭代找到收敛的簇心，以及对应的簇。 每次迭代的过程中，簇心和对应的簇都在变化。
聚类算法的特点
聚类算法是无监督学习算法和前面的有监督算法不同，训练数据
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