本文是非計算機專業新手的自學筆記，高手勿噴。
本文僅作速查備忘之用，對應吳恩達(andrewng)老師的機器學期課程第十三章。
缺少重要推演，只能作為入門了解。
目錄這是一種無監督學習，即是說樣本不含有標籤(y),只有x。
k均值法的思路如下：
如果想將已有的樣本分為兩類，首先，在空間中任意生成兩個點，作為聚類中心(cluster centroid)；
接著，分別計算每個點與兩個聚類中心的距離，並依據距離的大小分為兩類；
然後，分別計算兩類樣本的算術平均值，並將這兩個均值作為新的聚類中心；
之後不停迴圈，直到獲得滿意的結果。
k均值法的具體演算法如下：
k均值法的優化目標如下：
其中j也被稱為失真代價函式。
"elbow method"：可以選擇"elbow"處的k值作為聚類數。很多時候不能靠這種方法解決。
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