聚类算法：ｋ均值(k-means)

最新推荐文章于 2025-06-08 02:42:32 发布
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本文介绍了一种常用的无监督学习算法——K-Means聚类算法。该算法通过迭代的方式将未标记的数据集分成K个不同的组。具体步骤包括初始化聚类中心、计算每个数据点到中心的距离并进行分类、更新中心点位置等。

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k-means算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组，k-means是一个迭代算法，步骤如下：

１．首先选择ｋ个随机的点(即聚为ｋ组)，作为聚类中心(cluster centroids)．

２．对于数据集中的每一个数据，计算其到每一个中心点的距离，并与距离最近的中心点关联起来，与同一个中心点关联的所有点聚成一类

３．计算每一组的平均值，将改组的中心点移动到中心值的位置

４．重复步骤２-4，直至中心点不再变化

聚类算法（一）：k-均值 (k-means)算法
chixujohnny
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首先确保你在动手写代码之前已经了解什么是聚类分析。 k-均值算法----一种基于形心地技术的聚类算法。k-均值算法的英文名是k-means，那么这个算法是怎么工作的呢？ k-均值算法把簇的形心定义为簇内点的均值。它的处理流程如下：1.在数据点集D中随机的选择k个对象（这个k表示你要讲数据集分成几个簇），每个对象代表一个簇的初始均值或中心。 2.对剩下的每个对象，根据其与哥哥簇中心的欧氏距离，
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