k-means聚类算法

  1、聚类         所谓聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个可观察属性，使用某种算法将D划分成k个子集，         要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低，而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个子集叫做一个簇。         与分类不同，分类是有监督学习，要求分类前明确各个类别，并断言每个元素映射到一个类别，而聚类是标记学习，在聚类前可以不知道类别甚至不给定

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