kmeans聚类、模糊kmeans聚类和knn分类

本文只是怕自己忘记，所以写下来，如果有不对的地方，欢迎大家指正批评

1.kmeans聚类

（1）算法任务：

你拥有一堆样本点，有K个类别的初始中心点，然后要通过聚类的方式，将所有样本点分为k类。

（2）算法流程：

步骤（a）:计算每个样本点到k个中心点的距离，然后样本点到哪个中心点的距离比较近，就把样本点归为该中心点所在的类别。
步骤（b）:根据每个样本点归在的中心点的类别，对归在同一个类别的中心点所有样本点做一个平均处理，得到每个类别的新的中心点。
步骤（c）:如果中心点没有变，且样本点归在的类别没有发生变化的话，则算法结束，否则重复步骤（a）、（b）。

注：距离公式的选择、k的选择、k个中心点的选择都会影响最后的结果。

2.模糊kmeans聚类

（1）算法任务：

你拥有一堆样本点，有K个类别的初始中心点，然后要通过聚类的方式，将所有样本点分为k类，还有一个变量b的值。

（2）算法流程：

步骤（a）:计算每个样本点到k个中心点的距离，然后计算该样本点被分到每个中心点的概率。计算的公式如下：