详解K-means算法在Python中的实现
K-means算法简介K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。...
K-means算法简介K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于
聚类是一种无监督的学习，将相似的对象放到同一簇中，有点像是全自动分类，簇内的对象
本节内容：本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来，第一道题目是Kmeans
今天用python实现了一下简单的聚类分析，顺便熟悉了numpy数组操作和绘图的一些技巧，在这
一、k均值聚类的简单介绍假设样本分为c类，每个类均存在一个中心点，通过随机生成c个中
k-means算法思想较简单，说的通俗易懂点就是物以类聚，花了一点时间在python中实现k-means算
k-means聚类算法k-means是发现给定数据集的k个簇的算法，也就是将数据集聚合为k类的算法。
本文实例讲述了Python实现的KMeans聚类算法。分享给大家供大家参考，具体如下：菜鸟一枚，
一.概述首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是