K均值算法

1 K均值算法     K-means算法是最为经典,易用的数据聚类模型；    该算法要求我们预先设定聚类的数量，然后通过迭代更新聚类中心，最后让所有数据点到其所属聚类中心距离的平方和趋于稳定。 算法执行：   <1>随机布设K个特征空间点作为初始的聚类中心   <2>根据每个数据的特征向量，从K个聚类中心寻找距离最近的一个，并将此数据标记为从属于这个聚类中心   <3>在所有的数据都被标记过聚

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