k-means主要可以分5個步驟決定k值（分成k群）隨機給定k個群心（中心點）計算每個樣本與每個群心之距離，並將樣本歸類分配給距離最近的群心通過分配給每個先前群心的所有樣本的平均值來創建新群心重複步驟3與步驟4，直到群心不再有太大的變動2022年6月2日,2019年7月18日—K-means運作的流程步驟：·首先設定要分成多少群：K·然後在特徵空間中隨機設定K個群心。·計算每一個資料點到K個群心的距離(基本上使用L2距離，但也是 ...,2023年6月26日—K-means是一個典型的非監督式學習演算法，主要在處理資料的分群問題...不過電腦其實根本「看」...
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