（数学建模-机器学习）K-means聚类算法（python实现）

1、算法简介： K-means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，以距离做为类似性的评价指标，认为两个对象的距离越近，其类似度就越大。html 2、算法流程： 1.设置一个常数K做为类数，随机选取K个初始质心（K的取值方法之后会讲）。 2.从新计算K个聚类的质心（第一次时直接随机生成不须要计算），而后计算样本值和每一个质心间的类似程度（如上文讲到，类似性评价指标为距离），将各个样本归类到其最接近

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