【机器学习】k均值聚类算法

【机器学习】k均值聚类算法 聚类问题不存在标签，是非监督学习问题。算法如下: 通俗来说，先随机生成 k k k个聚类中心 μ i \mu_{i} μi​，然后a.固定聚类中心，把训练集的每个元素 x ( i ) x^{(i)} x(i)分配给离得最近的聚类中心;b.固定簇，把聚类中心移动到分配给他的 x ( i ) x^{(i)} x(i)的均值位置。反复以上a,b步骤，直到算法收敛。整个过程可以

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