《机器学习实战》KMeans均值聚类算法

一、引言 聚类是一种无监督学习，对一些没有标签的数据进行分类。 二、K均值聚类算法 2.1 算法过程: 随机确定K个初始点为质心（簇个数k由用户给定），计算数据集中每个点到每个质心的距离 本次采用的是欧式距离，然后将数据集中的每个点寻找距其最近的质心，分配到对应的簇中 完成后，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。 进行迭代，直到相邻结果得到最终的质心误差在允许范围内。 2.2 对testSet.

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