一. 概述

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首先需要先介紹一下無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，所謂無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，就是訓(xùn)練樣本中的標(biāo)記信息是位置的，目標(biāo)是通過(guò)對(duì)無(wú)標(biāo)記訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)來(lái)揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在性質(zhì)以及規(guī)律。通俗得說(shuō)，就是根據(jù)數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在性質(zhì)，找出其內(nèi)在的規(guī)律。而這一類算法，應(yīng)用最為廣泛的就是“聚類”。

聚類算法可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)歸約，即在盡可能保證數(shù)據(jù)完整的前提下，減少數(shù)據(jù)的量級(jí)，以便后續(xù)處理。也可以對(duì)聚類數(shù)據(jù)結(jié)果直接應(yīng)用或分析。

而Kmeans 算法可以說(shuō)是聚類算法里面較為基礎(chǔ)的一種算法。

二. 從樣例開(kāi)始

我們現(xiàn)在在二維平面上有這樣一些點(diǎn)

   x         y
1.658985    4.285136
-3.453687    3.424321
4.838138    -1.151539
-5.379713    -3.362104
0.972564    2.924086
-3.567919    1.531611
0.450614    -3.302219
-3.487105    -1.724432
2.668759    1.594842
-3.156485    3.191137
3.165506    -3.999838
-2.786837    -3.099354
4.208187    2.984927
-2.123337    2.943366
0.704199    -0.479481
-0.392370    -3.963704
2.831667    1.574018
-0.790153    3.343144
2.943496    -3.357075
...

新聞名稱：pythonKmeans算法原理深入解析-創(chuàng)新互聯(lián)
文章源于：http://chinadenli.net/article10/doshdo.html

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