视频教程：第12讲：聚类算法——无监督学习浅谈
1、K-Means(K均值)聚类
算法步骤：
(1)选择一些类，随机初始化它们的中心点。
(2)计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。
(3)计算每一类中中心点作为新的中心点。
(4)重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始化中心点，然后选择运行结果最好的一个。
2、均值漂移聚类
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[En]
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算法步骤：
(1)确定滑动窗口半径r，以随机选取的中心点C半径为r的圆形滑动窗口开始滑动。均值漂移类似一种爬山算法，在每一次迭代中向密度更高的区域移动，直到收敛。
(2)每一次滑动到新的区域，计算滑动窗口内的均值来作为中心点，滑动窗口内的点的
Original: https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/116206080
Author: AI算法攻城狮
Title: 常见的几种聚类算法
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