主要內(nèi)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(與初始化k 中心放置的位置有關(guān))
另外一個(gè)就是Local minimum
Local Minimum
another example
實(shí)際問題提醒
多次運(yùn)行，就會(huì)放置在不同的初始位置，避免這些問題，，目前sklearn 都支持，調(diào)整參考達(dá)到多次計(jì)算。
