聚类是一类机器学习基础算法的总称。 聚类的核心计算过程是将数据对象集合按相似程度划分成多个类，划分得到的每个类称为聚类的簇 聚类不等于分类，其主要区别在于聚类所面对的目标类别是未知的 k-means聚类也称为K均值聚类算法，是典型的聚类算法，对于给定的数据集和需要划分的类数K，算法根据距离函数进行迭代处理，动态 的把数据划分成K个簇，直到收敛为止，簇中心也称为聚类中心 问题描述：双十一期间，物流公司要给某城市的50个客户配送货物，假设公司只有5辆货车，客户的地理坐标在txt文件中，如何配送效率最高 代码解决了两个小问题，对初次尝试者更友好： • 第一 解决地图问题，其他示例没有直接给出地图附件，这里使用地图连接代替，可选择其他的png格式的图片 或者连接替换；(city.png）； • 第二 解决坐标数据集问题，其他示例没有给出坐标数据集文件， 这里采用随机产生数据集，可执行定义产生的数据集数量；（testSet.txt)
知识图谱采用基于图的数据结构，以图的方式存储知识并返回经过加工和推理的关联信息。知识图谱在金融领域的主要应用场景有欺诈检测、信用评级、失联管理等，本文主要介绍知识图谱基本概念和节点属性。
对节点进行分类，例如判断这个节点是否欺诈。一般的结构型数据分类预测任务，我们通过数据特征和标签作为训练集训练模型。而知识图谱网络中的节点特征是网状结构不是向量结构，我们需要找到从网络中抽取特征的方法，即通过特殊的表达手段，将网络中的节点空间关系抽象为一个向量。
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