K-means聚类总结

最新推荐文章于 2024-10-30 10:23:43 发布
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K-means是一种常用的聚类算法，适用于数据分析前期。它通过随机选择k个初始中心点，不断迭代更新直至中心点不变。算法的时间复杂度和空间复杂度在实际情况中接近线性。K值的选择通常通过枚举和比较不同k值下的平均轮廓系数来确定，以获得最佳聚类效果。

1、前言

kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不

同聚类下数据的特点。

2、算法原理

a.随机选取k个中心点

b.遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中

c.计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点

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