kmeans聚类算法属于哪一类？
2021-11-28
K-Means聚类算法是一种无监督的基于距离的算法，简单来说，就是将无标签的样本划分为k个簇（or类）。它以样本间的距离作为相似性的度量指标，常用的距离有曼哈顿距离、欧几里得距离和闵可夫斯基距离。
两个样本点的距离越近，其相似度就越高；距离越远，相似度越低。
目的是，实现簇内的距离尽量小（紧凑），而簇间的距离尽可能大（分开）。我们使用误差平方和SSE作为聚类质量的目标函数，该值越小表明样本簇内较紧密。
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