Python机器学习之K-Means聚类实现详解

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本文为大家分享了Python机器学习之K-Means聚类的实现代码，供大家参考，具体内容如下 1.K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。其基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。算法大致流程为：（1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)；（2）分别计算每个数据点到k个种子点的距离，离哪个种子点最近，就属于哪类；（3）重新计算k个种子

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