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kmeans算法
原理 以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似性，而簇间的相似度较低。处理过程： 随机选择k个点作为初始的聚类中心对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离（如欧式距离等），将其归入最近的簇对每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心重复2、3直到聚类中心不再发生改变 实战mooc机器学习第三天-聚类
1.K-means算法介绍 （1） （2） （3）例子应用 2过程 3.代码（里面我自己做了自我化的通俗注解） import sklearn import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans #文件载入 def loadData(filepa有道建昆老师~Reading Comprehensive
that includes 12 months of living expenses estimated at 20000 dollars. the new shool year that begins this fall will cost about fifteen thousands dollars for undergraduates. tuition tuitiong 学费 住宿费 accommodation cost