常见几个聚类算法原理

聚类算法的思想：         给定N个训练样本(未标记的)x1,x2,...,xN，目标是把比较“接近” 的样本放到一个cluster里， 总共得到K个cluster。 聚类算法的目标：         类内紧致，类间分离 一、K-means算法 1、算法步骤： 随机选取k个中心点 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点 重复2-3，直到这k个中线

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