柚子快報邀請碼778899分享：算法 kmeans代碼實現(xiàn)聚類

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K-Means聚類是一種無監(jiān)督學習算法，它的目的是將數(shù)據(jù)集劃分成若干個簇。它通過不斷迭代來實現(xiàn)這個目的，每次迭代時，它會根據(jù)每個數(shù)據(jù)點與所屬簇中心的距離來更新簇分配和簇中心。

K-Means聚類的代碼實現(xiàn)如下：

初始化聚類中心(可以使用隨機選取或者指定初始值) 對于每一個數(shù)據(jù)點，計算它與每個聚類中心的距離，并將其分配到距離最近的聚類中心所在的簇 對于每一個簇，計算簇內所有數(shù)據(jù)點的均值，并更新該簇的聚類中心 重復步驟2和3，直到聚類中心不再發(fā)生變化或者達到最大迭代次數(shù)

下面是一個用Python實現(xiàn)的K-Means聚類的示例代碼：

from sklea

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