摘要：
这篇讲几个基本而又流行的clustering methods： k-means, k-medoids, hierarchical clustering。这是几种最基本的clustering method。K-means顾名思义，就是希望将所有的数据点分为 k 类，而且这个类别和 mean 非常相关。目标函数即为要使下式目标函数最小：其中有上式中没办法获得最优解，所以解k-means都是通过Maxinum Expectation。解法如下：Initialize: 任意将数据划分为 k 个起始的 cluster。Step 1: 计算每个cluster 的中心。Step 2: 将每个点分配到最近的那 阅读全文
