机器学习经典算法之k-means聚类

聚类就是将某个数据集中的样本按照之间的某些区别划分为若干个不相交的子集，我们把每个子集称为一个“簇”。划分完成后，每个簇都可能对应着某一个类别；需说明的是，这些概念对聚类算法而言事先是未知的，聚类过程仅能自动形成簇结构，簇对应的概念语义由使用者来把握和命名。   有关聚类的算法很多，下面这张表格引用自Scikit-learn 官方文档，从这张表中可以看到各个聚类算法之间的不同以及对不同数据及划分时

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