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K-means是一个聚类算法，是无监督学习，生成指定K个类，把每个对象分配给距离最近的聚类中心。
一、原理
随机选取K个点为分类中心点；
将每个点分配到最近的类，这样形成了K个类；数字化转型网www.szhzxw.cn
重新计算每个类的中心点。比如都属于同一个类别里面有10个点，那么新的中心点就是这10个点的中心点，一种简单的方式就是取平均值。
二、比喻说明
选老大
大家随机选K个老大，谁离得近，就是那个队列的人（计算距离，距离近的人聚合在一起）。
随着时间的推移，老大的位置在变化（根据算法，重新计算中心点），直到选出真正的中心老大（重复，直到准确率最高）
Kmeans和Knn的区别数字化转型网www.szhzxw.cn
Kmeans开班选老大，风水轮流转，直到选出最佳中心老大；
Knn小弟加队伍，离那个班相对近，就是那个班的。
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