K-means clustering (K-means聚类)

问题：

K-所有值聚类是无监督学习算法

设数据集

。当中

，

。

如果这

个数据能够分为

类。

把这个问题模型化：




，

当中

代表第

类的聚点（中心点、均值）。

该模型能够用EM算法进行训练：

初始化

，

。

E步：固定

。最小化

，显然


。

当中

。

M步：固定

。最小化



，

，


。

直至

收敛。

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以下介绍一款机器学习软件,便于理解各种机器学习算法，下载完后。解压。

第一步：

双击

，进入图形界面。



第二步：在空白处，首先左击几次



然后，右击几次



数据集准备好之后，就開始选择算法，点击菜单条



中的





比方，我们用欧几里得距离，选择2个分类，然后点击“Cluster”button，看结果就能够了。


。

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对于K-means算法的实现：

JAVA中Weka，OpenCV，Python中的Scikit-Learn等。