python实现机器学习K-means聚类算法.zip对数据进行聚类并绘图。原理 ​ K-means算法属于八大经典的机器学习算法中的其中一种，是一种无监督的聚类算法。其中无监督是机器学习领域中一个专业名词，和有监督是相对的，两者最本质的区别就在于研究的样本是否包含标签。比如猫狗分类这个问题中，猫和狗就是标签。对于聚类，其实是和分类相对应的，其中分类就是之有标签的。而聚类则是只没有标签的，我们需要将这些无标签的数据，按照各自的属性将他们会聚成不同的类别，从而将他们区分开。 ​ 在k-means算法中，存在着质心和簇。在进行算法之前，我们需要人工的指定将数据分为K个簇，并随便选取K个质心。就拿认知实习学习中的例子举例，假如我们又8个数据，分别为a1-a8，我们需要将这八个数据分为三个簇，也就是说k=3。这是我们就需要在a1-a8中随机选取三个数据点作为质心我们将质心记为b11，b12，b13。确定了质心后，我们需要计算a1-a8和三个质心的距离，并将距离最短的归为一类。比如a5到b11距离为2，到b12距离为3，到b13距离为1，那么就将a5和质心b13归为同一个簇。如此一次计算8个数

K- Means Clustering

运用K-Means进行聚类分析的数据。 通过无标签的数据，学习数据的分布或数据与数据之间的关系。 1.聚类算法定义：根据数据的“相似性”将数据分为多类的过程。 1.1可运用的算法模块：K-Means、近邻传播算法、DBSCAN算法，高斯混合模型（GMM）等。