一、k均值聚类的简单介绍
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假设样本分为c类，每个类均存在一个中心点，通过随机生成c个中心点进行迭代，计算每个样本点到类中心的距离（可以自定义、常用的是欧式距离）
将该样本点归入到最短距离所在的类，重新计算聚类中心，进行下次的重新划分样本，最终类中心不改变时，聚类完成
二、伪代码
三、python代码实现
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
#data:numpy.array dataset
#k the number of cluster
def k_means(data,k):
#random generate cluster_center
sample_num=data.shape[0]
center_index=random.sample(range(sample_num),k)
cluster_cen=data[center_index,:]
is_change=1
cat=np.zeros(sample_num)
while is_change:
is_change=0
for i in range(sample_num):
min_distance=100000
min_index=0
for j in range(k):
sub_data=data[i,:]-cluster_cen[j,:]
distance=np.inner(sub_data,sub_data)
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当前题目：pythonkmeans聚类简单介绍和实现代码-创新互联
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