K-means算法

K-means算法

输入input：data X

输出output：data（X,S）

解释：输入没有标签的数据data X，经过训练，给每一个数据添上一个标签S{s1,s2,...,sk}，对应的聚类中心为U{u1,u2,...,uk}。

效果：将输入数据分为k类，并得到其相应类别的中心点。

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step 1 初始化聚类中心（u1,u2,...,uk）

   --- 采用随机从train data中选取k个样本点作为初始的聚类中心（u1,u2,...,uk）;

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