1.聚类=!分类

2.分类=给一个数据，判断该数据是否属于哪一类。

3.聚类=给出一堆数据，将相似特征的数据聚到一类，即物以类聚。

k-means聚类=事先给出原始数据所含的类数，然后将具有相似特征的数据聚为一类。

英语好的可以参看以下图片介绍：

首先给出原始数据{x1, x2, x3...xn},初始化k个随机数据u1, u2, u3...uk，二者都为向量。通过下面两公式进行迭代计算，求出最终所有的u，直到所有的u都不怎么变化时，这些u值便是所有类的中心位置。

一，

求出所有数据与初始化的随机数据之间的距离，并找出距离每个初始数据最近的数据

二，

求出所有和这个初始数据最近原始数据的距离的均值

练习程序：

结果：