ML-非监督学习

聚类算法：

K-均值聚类算法：（以2分类算法为例）

  1选择两个位置作为分类中心，并将所有点分类到距它更近的中心。

      2对两组点，重新计算他们的中心。

不断重复以上步骤1和2，当分类中心和分组状态不再发生变化时，模型收敛。

 

如何平均拟合的好坏程度嘞？这里的损失函数是：。

 

选择不同数量的质点，其模型收敛时的损失不同。