K-means算法：一种机器学习聚类方法

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布
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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。

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):
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