西电校草-OMEGA

任务：将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集。性能度量：类内相似度高，类间相似度低。两大类：1.有参考标签，外部指标；2.无参照，内部指标。距离计算：非负性，同一性（与自身距离为0），对称性，直递性（三角不等式）。包括欧式距离，曼哈顿距离等等。（1）    K均值聚类步骤：1.随机选择k个样本作为初始均值向量；2.计算样本到各均值向量的距离，把它划到距离最小的簇；3.计算新的均值