聚類並非一種機器學習專有的模型或演算法，而是一種統計分析技術，在許多領域受到廣泛應用。
廣義而言，聚類就是通過對樣本靜態特徵的分析，把相似的物件，分成不同子集（後面我們將聚類分出的子集稱為「簇」），被分到同乙個子集中的樣本物件都具有相似的屬性。
在機器學習領域，聚類屬於一種無監督式學習演算法。
許多聚類演算法在執行之前，需要指定從輸入資料集中產生的分簇的個數。除非事先準備好乙個合適的值，否則必須決定乙個大概值，這是當前大多數實踐的現狀。我們今天要講的 kmeans 就是如此。
通常情況下，在聚類演算法中，樣本的屬性主要由其在特徵空間中的相對距離來表示。這就使得距離這個概念，對於聚類非常重要。
在正式講解聚類演算法之前，我們先來看幾種最常見的距離計算方法。
歐式距離（又稱 2-norm 距離）
在歐幾里德空間中，點 $x =(x_1,...,x_n)$ 和 $y =(y_1,...,y_n)$ 之間的歐氏距離為：
$ -y_)^+(x_-y_)^+\cdots +(x_-y_)^}}=^(x_-y_)^}}} $
在歐幾里德度量下，兩點之間線段最短。
余弦距離（又稱余弦相似性）
兩個向量間的余弦值可以通過使用歐幾里德點積公式求出：
$ \cdot =\left|
C 實現簡單的K means聚類演算法
namespace k means public int getprocess endregion region 根據點到質心的距離，將點放到不同的組中 for int i 0 i num i if j 0 else int groupknum groupnum index resultp inde...
第31課 完善的複數類
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用R語言實現簡單的Kmeans聚類
最近主要在做針對投資者的統計及聚類分析，希望能找出投資者的一些特徵，方便做投資者的精準營銷。首先使用的是spss的modeler，畢竟操作視覺化，比較簡單，就是執行大量資料比較慢，挺費時間。後來又想用r驗證一下聚類的準確性，直接登陸rstudio，找了kmeans的包，也計算了，發現了spss聚類除...