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下面介绍Kmeans以及Kmeans++算法理论以及算法步骤：
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根据样本特征选择不同的距离公式，程序实例中采用欧几里得距离。下面分别给出Kmeans以及Kmeans++算法的步骤。
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Kmeans聚类算法的结果会因为初始的类别中心的不同差异很大，为了避免这个缺点，下面介绍对初始类别中心的选择进行了优化的Kmeans++聚类算法。
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下面给出基于AnFany以及Sklearn库的结果：
AnFany结果：
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Sklearn结果：
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作者：AiFan
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