k-means聚类算法python实现,导入的数据集有什么要求

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Anliekkas
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一,K-Means聚类算法原理
k-means 算法接受参数 k
;然后将事先输入的n个数据对象划分为
k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对
象”(引力中心)来进行计算的。
  K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。
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