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K-means算法

K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。

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K均值算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/python)
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Clustering - K-means
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K-Means聚类
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计算Alpha Shape（与K-Means聚类） | 谢益辉
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k-Nearest Neighbors - Guan's Blog
- http://garylv.github.io/machine-learning/2016/05/01/k-nearest-neighbours/
EM Expectation Maximization
- http://vividfree.github.io/docs/2016-08-19-introduction-about-EM-algorithm-doc1.pdf
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