k-means算法
思想
k-means算法以下：
1.设样本为X{x(1),x(2)........}
2.首先在样本中随机选取k个聚类中心.
3.然后对除开聚类中心外的样本点计算到每一个聚类中心的距离.将样本归类到距离样本中心近期的样本点.这便实现了最初的聚类
4.再对每一个类又一次计算其聚类中心.然后又一次对除开聚类中心的样本点计算到三个聚类中心的距离.将样本归类到距离样本中心近期的样本点,这便实现了第一次优化聚类.
5.反复步骤四,直到两次聚类中心的位置不再变化,这便完毕了终于的聚类
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八大关