聚类算法（一）

 1.使用SimpleKMeans算法

  ----->K均值算法是一种常用的聚类分析算法。该算法接受输入值K，然后将n个数据对象划分为K个簇，使得获得的簇满足如下条件：同一簇中的对象相似度较高，而不同簇中的对象相似度较小。SimpleKMeans算法使用K均值算法，簇的数量是由一个参数指定，用户可以选择欧氏距离或曼哈顿距离度量。如果使用后者，该算法实际上市使用k-medians替代k-means，并且中心也是基于中位数而不是均值，以尽量使簇的距离函数最小。

------>下面对天气数据集使用SimpleKMeans算法

------可以看出，聚类结果以表格形式显示----行对应属性名，列对应簇中心

 2.使用EM算法

   ----->EM算法也是常用的聚类算法

------>可以看到，不同于SimpleKMeans算法的输出，在表头的每个簇的下方并没有显示实例数量，只是在表头括号内显示其先验概率。