K-means聚类

K均值（K-Means）算法是一种无监督的聚类学习算法，他尝试找到样本数据的自然类别，分类是K由用户自己定义，K均值在不需要任何其他先验知识的情况下，依据算法的迭代规则，把样本划分为K类。K均值是最常用的聚类技术之一，通过不断迭代和移动质心来完成分类，与均值漂移算法的原理很相似。 K均值算法的实现过程： 对于一组未知分类的数据集合，指定其分类数K； 随机分配K个类别的中心点位置，分配的原则是各个类

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