浅析K-means聚类算法 摘要聚类Clustering算法是无监督学习的重要算法该方法可以通过基于数据的无监督训练得到一个较为稳定的值其目标是找到混合样本集中存在的内在的群组关系即对对象集合分割分块或分组为不同的子集或类使得类内相似性高类间相似性差K-means算法作为一种典型的硬聚类算法具有高效的运算速度和良好的可扩展性本文将从K-means的数学基础代码实现以及算法优化对K-means算法进