《Machine Learning》第九讲 K-means算法
1.K-means算法定义 首先是随机地初始化 k 个聚类中心 μ1、μ2、μ3，…，μk,这些聚类中心的维度和数据集中的 x 维度是一样的，并且聚类中心是随机的，不一定是属于数据集中的点。 然后再迭代（重复）下面的操作： （1）cluster assignment（簇分配）：计算数据集中的所有的点与每一个簇中心的距离，然后将该点分配给簇距离最短的一类(假
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