聚类算法及其实现代码（含MATLAB和Python版本）
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简介：
本书深入浅出地介绍了各类聚类算法原理及其应用，并提供了详细的MATLAB与Python实现代码，适合数据挖掘、机器学习初学者参考。
K-Means聚类算法步骤如下：
1. 首先选择一些类别，并随机初始化每个类别的中心点。这些中心点的位置与数据点的向量长度相同。这一步需要我们预先确定类的数量（即中心点的数量）。
2. 计算所有数据点到各个中心点的距离，然后将每个数据点分配给距离最近的那个中心所属的类别中。
3. 更新每一类别的新中心位置，计算该类别内所有数据点的平均值作为新的中心点。
4. 重复上述步骤直到每次迭代后各组的中心变化不大为止。也可以通过多次随机初始化不同的初始中心来寻找最优的结果。
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