K-Means这个词第一次使用是在1967，但是它的思想可以追溯到1957年，它是一种非常简单地基于距离的聚类算法，认为每个Cluster由相似的点组成而这种相似性由距离来衡量，不同Cluster间的点应该尽量不相似，每个Cluster都会有一个“重心”；另外它也是一种排他的算法，即任意点必然属于某一Cluster且只属于该Cluster。当然它的缺点也比较明显，例如：对于孤立点敏感、产生最终聚类之间规模的差距不大。 K-Means这个词第一次使用是在1967，但是它的思想可以追溯到1957年，它是
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Mahout学习——K-Means Clustering
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