K均值算法步骤

本文详细描述了K-means聚类算法的过程,包括随机选取初始簇中心,计算样本与中心的距离并分配到最近的簇,更新簇中心,以及通过迭代直至聚类结果稳定。

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

1、从样本D中随机取k个元素,作为k个簇的各自的中心。(k由人任意取)

 2、计算其余样本到到k个簇中心的距离,将这些样本分别划归到距离最近的簇。(欧式距离)

3、根据聚类结果,重新计算k个簇各自的中心,计算方法是取簇中所有样本各自维度的算术平均数。

4、将D中全部元素按照新的中心重新聚类,重复2、3步即可。

5、循环第4步,直到聚类结果不再变化,或者簇中心不变。

 6、将结果输出。

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