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KMeans算法的基本思想是:选择样本空间中k个样本(点)为初始中心,然后对剩余样本进行聚类,每个中心把距离自己最近的样本“吸引”过来,然后更新聚类中心的值,依次把每个样本归到距离最近的类中,重复上面的过程,直至得到某种条件下最好的聚类结果。
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KMeans算法的基本思想是:选择样本空间中k个样本(点)为初始中心,然后对剩余样本进行聚类,每个中心把距离自己最近的样本“吸引”过来,然后更新聚类中心的值,依次把每个样本归到距离最近的类中,重复上面的过程,直至得到某种条件下最好的聚类结果。
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