k-means思路与算法流程

k-means思路： K-Means算法的特点是类别的个数是人为给定的，如果让机器自己去找类别的个数，我们有AP聚类算法，先不说，说了就跑题了。 K-Means的一个重要的假设是：数据之间的相似度可以使用欧氏距离度量，如果不能使用欧氏距离度量，要先把数据转换到能用欧氏距离度量，这一点很重要。 （注：可以使用欧氏距离度量的意思就是欧氏距离越小，两个数据相似度越高） K-Means算法有个很著名的解释

>>阅读原文<<