Kmeans.py: Python中的Kmeans实现

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简介：
Kmeans.py 是一个Python脚本，实现了经典的K-means聚类算法。该文件提供了灵活且高效的工具，用于对数据集进行无监督学习和分类。 K-Means算法是一种典型的基于距离的聚类方法，在这种方法中，“k”代表簇的数量，而“means”则表示每个簇内数据对象的平均值（用以描述该簇中心）。因此，这种算法也被称为k-均值算法。它属于一种基于划分的聚类技术，并利用数据点之间的距离来衡量相似性：两点间的欧氏距离越小，它们被认为越接近且更可能归属于同一个簇。 K-Means通过迭代过程不断更新每个簇中的中心位置（即各个对象的平均值），直至达到收敛条件。算法的目标是形成紧密而独立的小型集群，其中各组内部成员相互靠近，不同组之间则保持一定距离。

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Kmeans.py: Python中的Kmeans实现

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Kmeans.py 是一个Python脚本，实现了经典的K-means聚类算法。该文件提供了灵活且高效的工具，用于对数据集进行无监督学习和分类。 K-Means算法是一种典型的基于距离的聚类方法，在这种方法中，“k”代表簇的数量，而“means”则表示每个簇内数据对象的平均值（用以描述该簇中心）。因此，这种算法也被称为k-均值算法。它属于一种基于划分的聚类技术，并利用数据点之间的距离来衡量相似性：两点间的欧氏距离越小，它们被认为越接近且更可能归属于同一个簇。 K-Means通过迭代过程不断更新每个簇中的中心位置（即各个对象的平均值），直至达到收敛条件。算法的目标是形成紧密而独立的小型集群，其中各组内部成员相互靠近，不同组之间则保持一定距离。

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