机器学习（第八周）--无监督学习聚类算法

聚类 聚类算法 kmeans原理： 1、随机选取k个中心点；2、在第i次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； 3、更新中心点为每类的均值； 4、i<-i+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数，误差不变. 在每次迭代之后，误差变小过程就是趋于收敛的过程；达到一定程度，误差不变，已经完成分类 K-means优化函数 不同的初始化中心点对聚类结果影响较

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