机器学习（六）——常见聚类方法

1） 基于划分的聚类方法： K-means算法： 算法步骤：  (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。  (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。  (3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。  (4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不

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