数据挖掘算法之 k-means

k-均值聚类算法 算法描述： 1、为中心向量c1, c2, …, ck初始化k个种子 2、分组: （1）将样本分配给距离其最近的中心向量 （2）由这些样本构造不相交（ non-overlapping ）的聚类 3、确定中心: 用各个聚类的中心向量作为新的中心 4、重复分组和确定中心的步骤，直至算法收敛。 原理： K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分

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