1 kmeans演算法是一種什麼樣的演算法？
答：kmeans演算法是一種聚類演算法，在使用kmeans演算法時並不需要事先構建模型(如決策樹判斷需事先構建決策樹，knn判斷需事先構建kd樹等)，而是直接進行聚類。
它的基本過程是：
1. 對於n個n維空間的待分類點，選出k個點作為初始質心(初始中心點)
2. 對於空間中的n-k個剩餘點，若它離初始質心x的(歐幾里得距離/余弦相似度)最近，他就屬於以x為質心的簇。
3. 完成k個簇的建立後，在重新計算k個質心(通常取簇的中位數)
4 重複 2步驟和3步驟，直到質心不發生改變。
簡單的說，這個演算法的輸入是全體n個點和k個特殊點。輸出為k個類，k個類的總和為n。
2 關於余弦相似度的理解：
余弦相似度其實是兩個向量的cos值,既cos(x,y) = x*y /||x|| ||y|| x*y 為響亮的點積，||x|| 為向量的長度 具體公式見此文章
若：x=(3,2,0,5) y=(1,0,0,0) x*y = 3*1 + 2*0 + 0*0 + 5*0 ||x||的平方=3*3 + 2*2 + 0*0 + 5*5 ||y||的平方=1*1 + 0*0 + 0*0 + 0*0 cos(x,y)= 0.41
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