关于聚类方法的探讨
数据分析常用的聚类算法：
K-means聚类
一个好的的聚类是类内的差异最小化。其中，我们通常使用平方欧式距离（Squared Euclidean distance）的相关公式：略
K-Means算法 1.随机选k个中心点（人为设定k） 2.对非中心点的其他点，找到离它最近的中心点，归为该类。 3.在每一个类之内重新选取每一类的中心点，使得该中心点到该类其他点的欧式平方距离和最小。 4.重复2，3，直至收敛。
Kmeans++的优化（是sklearn应用的版本） 优化点：第一部初始化的时候，离之前选取的中心点远的点有更高的概率被选为中心点。（不再是随机选取）
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