本文介绍了机器学习中的无监督学习任务——聚类，特别是k-means算法。k-means算法是一种寻找数据分组以最小化误差平方和的迭代方法。文章详细解释了算法步骤，并提供了Python实现代码，展示了如何对二维数据进行聚类。最后，文章讨论了k-means算法的局限性和可能的改进方法。
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。
机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器，使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervised learning（监督学习）。而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别，这在机器学习中被称作 unsupervised learning （无监督学习）。在本文中，我们关注其中一个比较简单的聚类算法：k-means算法。
一、k-means算法
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