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K-Means（K-均值）聚类算法机器学习
聚类 聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，例如猫狗识别，你在分类之前09 机器学习 - Kmeans聚类算法案例
1. 需求 对给定的数据集进行聚类 本案例采用二维数据集，共80个样本，有4个类。样例如下（testSet.txt）： 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 2.668K-Means例子
数据集:（数据集很小所以直接CV即可） 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.机器学习-KMeans算法
线性回归算法是一种有监督的算法。 聚类是一种无监督的机器学习任务，他可以自动将数据划分成类cluster.因此聚类分组不需要提前被告知所划分的组应该是什么样的。因为我们针织可能都不知道我们在寻找什么，所以聚类是用于知识发现而不是预测 KMeans聚类的原理以及聚类流程 随机找K-均值聚类（Python3）
K-均值聚类（Python3） 1. K均值算法 K-均值是发现给定数据集的kkk个簇的算法。簇个数kkk是由用户给定的，每个簇通过其质心（centroid），即簇中所有点的中心来描述。 给定样本集D={x1,x2,⋯ ,xm}D=\{\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,\cdots,\boldsymbol{x}_m\}D={x1算法实现一：K-means
k-means基础实现 __author__ = 'Administrator' from numpy import * import time import matplotlib.pyplot as plt # 计算距离（欧式） def euclDistance(vector1, vector2): return sqrt(sum(power(vector2 - vector1, 2))) # 初始中心点(随机) def initCentroiPython实现kMeans(k均值聚类)
参考文献 https://www.cnblogs.com/wsine/p/5180769.html Python实现kMeans(k均值聚类) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需，不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 随机初始化聚类中心 cond=>c