聚类
讲N个样本映射到K个簇中
每个簇中至少有一个样本
基本思路
先给定K个划分，迭代样本与簇的隶属关系，每次都比前一次好一些
迭代若干次，就能得到比较好的结果
Kmeans算法步骤：
选择K个初始的簇的中心（怎么选择呢？）
1.随机初始化k个簇中心
2.逐个计算每个样本点到簇中心的距离，将样本归属到距离簇中心距离最小的那个簇中
3.每个簇内部计算平均值，更新簇中心
4.开始迭代
中位数是某个样本点
kmeans的损失函数是每个点到中心点的位置MSE
（题外知识
sklearn是Python语言中机器学习的一个工具，对常用的机器学习方法进行了封装，比如：回归，分类，降维，聚类）
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