Kmeans算法原理
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Kmeans是一种无监督的基于距离的聚类算法，其变种还有Kmeans++。
注意，某些聚类中心可能没有被分配到样本，这样的聚类中心就会被淘汰（意味着最终的类数可能会减少）
和其他机器学习算法一样，K-Means 也要评估并且最小化聚类代价，在引入 K-Means 的代价函数之前，先引入如下定义：
引入代价函数：
5） 对噪音和异常点比较的敏感。
数据呈圆形、凸型、在一起的簇的数据形状近似高斯分布的这些数据是kmeans喜欢的数据。
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