非监督学习2（Clustering）

主要内容：

1、Unsupervised learning 

2、Clustering(focus on k means)

3、k means 局限（initial location and local minimum）

CLUSTERING

K MEANS

OPTIMIZE

OPTIMIZE

another assign

K-Means 局限(与初始化k 中心放置的位置有关)

另外一个就是Local minimum

Local Minimum

another example

实际问题提醒

多次运行，就会放置在不同的初始位置，避免这些问题，，目前sklearn 都支持，调整参考达到多次计算。

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