KMeans KMeans是一种无监督学习聚类方法, 目的是发现数据中数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好. 无监督学习,也就是没有对应的标签,只有数据记录.通过KMeans聚类,可以将数据划分成一个簇,进而发现数据之间的关系. 原理 KMeans算法是将数据\({x^1, x^2 ,..., x^n}\)聚类成k个簇,其中每个\(x^i \in R^n\), 算法具体描述: 随机选择k个聚类质心点:\(\mu_1, \mu_2, ..., \mu…