K-Means算法

最新推荐文章于 2025-08-01 01:23:54 发布

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最新推荐文章于 2025-08-01 01:23:54 发布 · 1.4k 阅读

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本文详细介绍了K-Means算法的思想，包括选择初始质心，通过迭代将点分配到最近的质心并重新计算质心，直至簇不再变化或达到最大迭代次数。K-Means的目标函数是Sum of the Squared Error (SSE)，最小化SSE的质心是簇内各点的均值。此外，文章还探讨了二分K-均值算法，通过将大簇分割为两个子簇来逐步接近k值，每次选择划分后总误差最小的簇进行操作。

K-means算法思想：

1）选择k个点作为初始质心
2）repeat
将每个点指派到最近的质心，形成k个簇
重新计算每个簇的质心

3）utill 簇不发生变化或达到最大迭代次数

重新计算每个簇的质心，如何计算是根据误差评分和（Sum of the Squared Error, SSE）作为聚类的目标函数，两次运行K均值产生的两个不同的簇集，我们选择SSE最小的。

$SSE = \sum_{i=1}^{k}\sum_{x\epsilon C_{i}}dist(C_{i},x)^{2}$

公式1 SSE的计算公式

k表示k个聚类中心， $C_{i}$ 表示第i个中心，dist表示的是欧几里得距离。

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