K-mean

本文介绍了K-均值算法,它用于发现给定数据集的k个簇,k值由用户给定,每个簇通过质心描述。其工作流程为随机确定k个初始质心,将数据点分配到最近质心对应的簇,再更新质心为簇内点的平均值,并给出了该过程的伪代码。

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k-均值是发现给定数据集的k个簇的算法。簇个数k是用户给定的,每一个簇通过其质心,即簇中所有的中心来描述。

K-均值算法的工作流程是这样子的:首先,随机确定k个初始点作为质心。然后将数据集中的每个点分配到一个簇中,具体来讲,为每个点找距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇。这一步完成之后,每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。

上述过程的伪代码如下:

创建k个点作为起始质心(经常是随机选择)

当任意一个点的簇分配结果发生改变时

        对数据集中的每个数据点

            对每个质心

                    计算质心与数据点之间的距离

            将数据点分配到距离其最近的簇

        对每一个簇,计算簇中所有点的均值并且将均值作为质心

 

 

 

    

 

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