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上传时间: 2021-01-07
详细说明：聚类
“类”指的是具有相似性的集合，聚类是指将数据集划分为若干类，使得各个类之内的数据最为相似，而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。聚类分析就是以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一个聚类中的模式之间具有更多的相似性。对数据集进行聚类划分，属于无监督学习。
K-Means聚类算法
是无监督学习的一种。
K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的，每个类的中心用聚类中心来描述。
算法流程
随机选取k个点作为聚类中心
计算各样本点到各聚类中心的距离，把样本点归结到距离最近的聚类中心，
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