首先生成原始資料點：
使用 k-means 方法聚類：
// 初始化引數為 k-means++
estimator = kmeans(init=『k-means++』, n_clusters=3, n_init=3)
estimator.fit(data)
label2color = [『r』,『g』,『b』]
colors = [label2color[i] for i in estimator.labels_]
show_scatter(data,colors)
初始化引數為 k-means++
初始化引數為 random
聚類中心：
centroids = estimator.cluster_centers_
print(centroids)
#高斯中心
[[ 9.8040697 -0.01635758] ==>(10,0)
[ 10.16384455 10.03000693] ==>(10,10)
[ -0.038093 0.13642 ]] ==>(0,0)
K Means聚類演算法
k means聚類演算法 intergret kmeans演算法的基本思想是初始隨機給定k個簇中心，按照最鄰近原則把待分類樣本點分到各個簇。然後按平均法重新計算各個簇的質心，從而確定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移動距離小於某個給定的值。k means聚類演算法主要分為三個步驟 1 第一步是為待聚類...
聚類演算法 K means
演算法接受引數 k 然後將事先輸入的n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足 同一聚類中的物件相似度較高 而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得乙個 中心物件 引力中心 來進行計算的。k means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典資料探勘演...
k means聚類演算法
說到聚類，得跟分類區別開來，分類是按人為給定的標準將樣本歸到某個類別中去，在機器學習中多是監督學習，也就是訓練樣本要給標籤 正確的類別資訊 而聚類是在某種規則下自動將樣本歸類，在機器學習中是無監督學習，不需要提前給樣本打標籤。k means聚類演算法，就是在某種度量方式下，將樣本自動劃分到k個類別中...