聚类算法总结

k-means 算法步骤 输入：聚类簇数k,样本集合D 输出：簇划分C={C1,C2,...,Ck}        1.选取k个样本作为初始的均值向量；        2.计算每个数据点到均值向量的距离，数据点距离那个均值向量近，就划分到哪一个类别中；        3.计算每个类别的均值向量（中心点），判断与上一次的是否有变化，有则更新；       4.重复上述步骤，直到每一个类别的均值变化不

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