K-means聚类算法的Java实现

K-means聚类算法的Java实现

K-means是一种常用的聚类算法，它将数据集划分为K个簇，使得每个数据点都属于与其最接近的簇。在本文中，我将为您提供K-means算法的Java实现，并解释其工作原理。

算法原理

K-means算法的工作原理如下：

1. 选择要划分的簇的数量K。
2. 随机初始化K个聚类中心点（也可以选择数据集中的K个随机数据点作为聚类中心）。
3. 将每个数据点分配给最近的聚类中心。
4. 根据分配的数据点更新聚类中心的位置。
5. 重复步骤3和4，直到聚类中心的位置不再变化或达到指定的迭代次数。

Java代码实现

下面是K-means算法的Java实现示例：

import java.util.ArrayList