摘要：一、k-means算法算法描述输入：簇的数目k；包含n个对象的数据集D。输出：k个簇的集合。方法：从D中任意选择k个对象作为初始簇中心；repeat;根据簇中对象的均值，将每个对象指派到最相似的簇；更新簇均值，即计算每个簇中对象的均值；计算准则函数；until准则函数不在发生变化二、Machine Learning(Ng)算法笔记算法主要思想：1）首先根据你要聚类的个数（假设为k），选择k个中心u，可以挑选k个样本作为中心。2）根据挑选出的k个中心，将每个样本（一共m个）贴上特定的标签。3）根据新贴的标签，更新样本的中心。三、word2vec中k-means实现 1 int clusterCo 阅读全文