k-means聚类k-means聚类是无监督学习，训练数据集都是未添标签的(不知类别)。就连数据集最终要分成几类都是不知道的。聚类和分类的不同是，后者必须对分类的目标事物必须是已知的。聚类算法是根据样本之间的距离（相似度）来分类的，判断是否属于同一个簇。常见的计算距离的算法有欧式距离，曼哈顿距离和余弦相似性距离等。其中欧式距离，在二维平面上就是两点距离公式。应用假设有如下数据集，现在要用k-means聚类把它进行分类1.6589854.285136-3.4536873.4243214.838138-1.151539-5.379713-3.3621040.9725642.924086-3.567

k-means聚类k-means聚类是无监督学习，训练数据集都是未添标签的(不知类别)。就连数据集最终要分成几类都是不知道的。聚类和分类的不同是，后者必须对分类的目标事物必须是已知的。聚类算法是根据样本之间的距离（相似度）来分类的，判断是否属于同一个簇。常见的计算距离的算法有欧式距离，曼哈顿距离和余弦相似性距离等。其中欧式距离，在二维平面上就是两点距离公式。应用假设有如下数据集，现在要用k-means聚类把它进行分类1.6589854.285136-3.4536873.4243214.838138-1.151539-5.379713-3.3621040.9725642.924086-3.567

【计算机视觉（CV）】基于k-means实现鸢尾花聚类作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~.博客主页：ぃ灵彧が的学习日志.本文专栏：人工智能.专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦.(文章目录)前言(一)、任务描述对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇，让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大(二)、环境配置本实践代码运行的环境配置如下：Python版本为3.7，PaddleP

【计算机视觉（CV）】基于k-means实现鸢尾花聚类作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~.博客主页：ぃ灵彧が的学习日志.本文专栏：人工智能.专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦.(文章目录)前言(一)、任务描述对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇，让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大(二)、环境配置本实践代码运行的环境配置如下：Python版本为3.7，PaddleP