機器學習之K-means聚類演算法
k均值演算法的計算過程非常直觀：
1、從D中隨機取k個元素，作為k個簇的各自的中心。
2、分別計算剩下的元素到k個簇中心的相異度，將這些元素分別劃歸到相異度最低的簇。
3、根據聚類結果，重新計算k個簇各自的中心，計算方法是取簇中所有元素各自維度的算術平均數。
4、將D中全部元素按照新的中心重新聚類。
5、重複第3，4步，直到聚類結果不再變化。
6、將結果輸出。
相似度計算:
方法1:歐式距離
方法2:曼哈頓距離
方法3:閔可夫斯基距離
這裡有一個問題，就是不同維度的屬性取值範圍不同，對於最終結果的計算結果影響有偏差，所以需要進行規格化。所謂規格化就是將各個屬性值按比例對映到相同的取值區間，這樣是為了平衡各個屬性對距離的影響。通常將各個屬性均對映到[0,1]區間
對映公式:
其中max(ai)和min(ai)表示所有元素項中第i個屬性的最大值和最小值
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