用Python实现K-Means聚类算法
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简介：
本文章详细介绍了如何使用Python编程语言来实现一种常用的无监督学习方法——K-means聚类算法。通过逐步讲解和示例代码，帮助读者理解和掌握该算法的应用实践。
k-means聚类算法是一种用于识别给定数据集中的k个簇的算法，即把数据点分成k组的方法。该算法的过程如下：
1. 随机从N个文档中选取K个文档作为初始质心。
2. 对于剩余的每个文档，计算其与所有质心的距离，并将其分配到最近的那个质心中去。通常使用欧几里得距离来度量这种相似性。
3. 更新已经形成的各个簇的新质心位置。
4. 重复步骤（2）和（3），直到新的质心不再变化或达到了预定的最大迭代次数，此时算法结束。
在实现过程中，初始化k个随机的质心，并使用字典保存每个质心中的值及其对应的聚类数据。具体来说：
```python
def initCent(dataSet, k):
N = shape(dataSet)[1]
cents = {}
# 这里省略了具体的代码细节和实现步骤。
```
这里主要介绍了k-means算法的基本流程及初始化质心的函数定义，用于后续聚类分析。
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