K-means 聚类算法

时间: 2023-07-07 19:47:01 浏览: 103
K-means 是一种常见的聚类算法,它的目标是把数据集分成 K 个类,使得同一类中的数据点彼此相似,不同类之间的数据点相异。该算法的步骤如下: 1. 从数据集中随机选择 K 个点作为初始聚类中心; 2. 对于每个数据点,计算它与 K 个聚类中心的距离,并将其归入距离最近的聚类中心所在的类别; 3. 对于每个聚类,重新计算它的聚类中心,即将该聚类中所有点的坐标取平均值; 4. 重复步骤 2 和步骤 3,直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。 K-means 聚类算法的优点是简单、易于实现和扩展,但是需要事先确定聚类数量 K,并且对初始聚类中心的选择敏感。
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