K-means

特点：简单高效应用广泛

N个数据点需要分为K个簇，最小化


其中Rnk在数据点n被归类为簇k时候为1，否则为0。

推导证明：每个簇的中心应当为这个簇中所有数据点的平均值

求解步骤：

1.启发式或者随机选取K个初始中心点

2.将每个数据点归类到离它最近的那个中心点所代表的 cluster 中

3.计算出每个簇的新的中心点

4.重复2-4，知道迭代了最大的步数或者前后的J值差小于一个阈值

K-means不能保证全局最优，多次随机选点取最佳

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