机器学习(十五) K-means 算法

1 简介 K-means称为K-平均算法，简单来讲K-平均聚类算法的目的就是： 把 n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。 已知观测集 (x1,x2,...,xn)，其中每个观测都是一个 d-维实向量，k-平均聚类要把这 n个观测划分到k个集合中(k≤n),使得组内平方和（WCSS within-cl

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