K-means算法:一种机器学习聚类方法

K-means算法是一种机器学习聚类技术,用于将数据集分成多个簇。文章深入探讨了算法原理,包括选择簇数K,随机初始化聚类中心,按距离分配数据点和迭代更新,直至簇分配稳定或达到预设迭代次数。还提供了Python实现示例,展示其在二维数据集上的应用,强调K-means在数据分析和模式识别中的实用价值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

K-means算法是一种常用的机器学习聚类算法,它能够将数据集划分为不同的簇。在这篇文章中,我们将详细介绍K-means算法的原理和实现,并提供相应的源代码。

K-means算法的原理如下:

  1. 首先,选择要将数据集划分为的簇的数量K。
  2. 随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。
  3. 对于数据集中的每个数据点,计算它与每个聚类中心的距离,并将该数据点分配给距离最近的聚类中心所属的簇。
  4. 更新每个簇的聚类中心,将聚类中心更新为簇中所有数据点的平均值。
  5. 重复步骤3和步骤4,直到簇的分配不再发生变化或达到预定的迭代次数。

下面是使用Python实现K-means算法的示例代码:

import numpy as np

def k_means(data, K, max_iterations
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值