主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。 有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。 由于字数限制，分成五篇博客。 【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量 【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法 【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解 【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导 【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类
4 原型聚类原型聚类亦称“基于原型的聚类”（prototype-based clustering），“原型”是指样本空间中具有代表性的点，此类算法假设聚类结构能通过一组原型刻画，在现实聚类任务中极为常用。通常情形下，算法先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示、不同的求解方式，将产生不同的算法。
原型聚类强调两点，“原型”和“迭代
