k均值聚類實驗？

1.理解掌握K-means聚類算法的基本原理；

2.學會用python實現K-means算法 K-Means算法是典型的基于距離的聚類算法，其中k代表類簇個數，means代表類簇內數據對象的均值（這種均值是一種對類簇中心的描述），因此，K-Means算法又稱為k-均值算法。K-Means算法是一種基于劃分的聚類算法，以距離作為數據對象間相似性度量的標準，即數據對象間的距離越小，則它們的相似性越高，則它們越有可能在同一個類簇。數據對象間距離的計算有很多種，k-means算法通常采用歐氏距離來計算數據對象間的距離。

該算法認為簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標。