我只回答了一下K均值聚类的基本思想:随机选取K个样本作为聚类中心;计算各样本与各个聚类中心的距离;将各样本回归于与之距离最近的聚类中心;求各个类的样本的均值,作为新的聚类中心;判定:若类中心不再发生变动或者达到迭代次数,算法结束,否则回到第二步。 聚类和分类的区别:聚类是无监督学习,目的减小组内相似性、增...