机器学习kmeans聚类算法在中国足球现状分析中的应用作者：廉政来源：《中国科技博览》2018年第04期 [摘 要]昆明市区有什么好玩的近年来，人工智能（Artificial Intelligence）大火，而其中机器学习（Machine Learning）领域为其重点。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。本文章中笔者尝试用机器学习经典算法之一北京三日游最佳路线安排详细内容——kmeans聚类算法，尝试科学客观分析中国足球现状，希望对如今中国足球有所启发，有十分重要的现实意义。
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中图分类号：S256 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）04-0193-02
人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。笔者对
机器学习领域产生了极大的兴趣，利用机器学习处理分析问题越来越成为当今社会发展的需要。笔者也想运用机器学习知识为现实问题提供一些意见和建议。
笔者对中国足球有很大的激情，在国足这些年大刀阔斧的改革以及努力后，结果还是有些令人失望。在本文中，笔者首先对亚洲国家的足球水平进行量化，根据量化结果使用kmeans算法对亚洲国家足球水平聚类，科学判别中国足球在亚洲到底属于第几梯队，到底属于什么水平，希望以此作为科学依据帮助国足认清其现状，帮助其发展。
一.kmeans算法基本介绍
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k潜江资讯网招聘信息自驾到黄山旅游三天攻略个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
