kmeans算法,k均值聚类算法例题

kmp算法详解 2023-12-21 22:24 139 墨鱼

kmp算法详解

kmeans算法,k均值聚类算法例题

K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，是一种无监督的聚类算法。对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本划分为K个簇，让簇内的点尽量紧密的连接在一起，而让簇间的距离尽量的Kmeans算法正是基于这一思想而生，让数据通过某种算法聚集，不再进行划分的方法称为聚类算法。在聚类问题当中，一系列样本被模型根据数据的属性聚合在了一起，成为了同一个类别。这

kmeans算法又称k平均或k均值算法，一种已知聚类类别数的聚类算法。它是将各个聚类子集内所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，实现方式是，通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，一、Kmeans算法流程：1.选取K个类中心(首次随机选取) 2.计算每个点到K个类中心的距离3.把数据点分配给距离最近的一个类中心4.计算新的类中心(对该类中的所有

K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，一般作为掌握聚类算法的第一个算法。这里的K为常数，需事先设定，通俗地说该算法是将没有标注的M 个样本通过迭代的方式聚集成K个簇。在对样本K-means 算法的实现过程如下图所示，首先随机初始化K 个点作为簇中心(图b),计算数据集中所有点到K 个簇中心的欧氏距离，并根据就近原则将其划分入簇(图c),根

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