keans聚类算法，代价函数：
（1）选择k个初始中心点c[k]
（2）计算点x到中心点的距离，若距离最近的中心点为c[i]，标记为i，
（3）对于所有标记为i的点，重新计算c[i]
（4）重复上述过程（2）（3），知道达到迭代次数，或达到指定的阈值
缺点：
（1）对离群点很敏感
（2）初始聚类中心的选择对结果有很大的影响，可以多设置初值，进行对比。
keans聚类算法，代价函数：
（1）选择k个初始中心点c[k]
（2）计算点x到中心点的距离，若距离最近的中心点为c[i]，标记为i，
（3）对于所有标记为i的点，重新计算c[i]
（4）重复上述过程（2）（3），知道达到迭代次数，或达到指定的阈值
缺点：
（1）对离群点很敏感
（2）初始聚类中心的选择对结果有很大的影响，可以多设置初值，进行对比。
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本文标题：【2018-09-26】kmeans
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/subqoftx.html
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