#聚类算法
标签（空格分隔）： 机器学习 聚类算法
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###聚类算法的原理
无监督算法，相似的样本自动归类。
不同相似度的计算方法，会产生不同的聚类结果，常用的相识度计算方法有欧式距离法。
###聚类算法和分类算法最大的区别
聚类是无监督的学习算法，而分类是监督学习算法。
###k-means算法
K：表示的是初始样本点的个数（要分成几个聚类）
means：中心点到其他数据点的距离平均值
#####算法流程
1 选择聚类的个数；
2 任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者这届生成k个中心；
3 对每个点确定其聚类中心点；
4 再计算其聚类新中心；
5 重复以上步骤，知道满足收敛要求（就是确定的中心点不再改变。）
#####质心确定的具体案例
