请问K中心聚类和K均值聚类，有什么不同？ 这个。看看统计教科书吧。
文本聚类 一个文本的中心怎么表示 最简单的来说文本聚类就是从很多文档中把一些 内容相似的文档聚为一类。文本聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文本相似度较大，而不同类的文本相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文本手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。一个文本表现为一个由文字和标点符号组成的字符串，由字或字符组成词，由词组成短语，进而形成句、段、节、章、篇的结构。要使计算机能够高效地处理真是文本，就必须找到一种理想的形式化表示方法，这种表示一方面要能够真实地反应文档的内容(主题、领域或结构等)，另一方面，要有对不同文档的区分能力。目前文本表示通常采用向量空间模型(vector space model，VSM)。VSM法即向量空间模型(Vector SpaceModel)法，由Salton等人于60年代末提出。这是最早也是最出名的信息检索方面的数学模型。其基本思想是将文档表示为加权的特征向量：D=D(T1，W1；T2，W2；Tn，Wn)，然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样本的类别。当文本被表示为空间向量模型的时候，文本的相似度。
ap聚类算法的聚类中心怎么定义
K均值聚类的基本过程是什么 假设你有n个样本，想聚成k类.从n个样本中随机抽取k个，作为最初的类中心.计算每个样本，到这k个中心的距离，离谁近就归为哪一类.这样就得到了k类，对新的每一类计算类中心，计算方法就是此类中包含的所有样本的均值.计算每个样本到k个新的类中心的距离，离谁近就归为哪一类.重复以上两步，即计算新的类中心，每个样本重新归类.知道分类没有变化了为止.以上就是k-means聚类的基本原理，基于以上原理，后来又有很多的改进算法，无非就是在初始类中心的选取、距离计算等环节做文章.
聚类的中心点变化对辨识有什么影响吗 直接题目进行聚类，在理论上不好解释，但的确要更合理些，现在仍流行用因子进行聚类
有哪些常用的聚类算法？ https：//www. kdnuggets.com/2018/06/5 -clustering-algorithms-data-scientists-need-know.html 翻译：非线性 审校：wanting 中文翻译首发于“集智学园”公众号
