常见的聚类算法

  涵盖 K-means 、 Mean-Shift 、 DBSCAN、基于高斯混合模型(GMM)的期望最大化（EM）聚类、凝聚层次聚类     K-means 算法         K-means的假设是：将某一些数据分为不同的类别，在相同的类别中数据之间的距离应该都很近，也就是说离得越近的数据应该越相似，再进一步说明，数据之间的相似度与它们之间的欧式距离成反比。 过程： K-mean中有两个关键

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