机器学习聚类算法
** 聚类算法 ** k-means算法 经典的k-means算法的流程如下： 1.创建k个点作为初始质心（通常是随机选择） 2.当任意一个点的簇分配结果发生改变时 1.对数据集中的每个数据点 1.对每个质心 1.计算质心与数据点之间的距离2.将数据点分配到距其最近的簇2.对每个簇，计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 （黑色小星星是质心点） 开始分类 分类结束 同样的图，由于k的值的改变聚类结果
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