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K-means聚類算法的原理是什么？具體操作步驟有哪些？
2020-07-13
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K-means是最常用、最簡單的一種聚類算法。k-means聚類，就是將原始數據所含的類數事先給出來，然后將含有相似特征的數據聚為一個類中。

一、K-means聚類算法原理

在聚類問題中，給我們的訓練樣本是.每個.沒有了y。

K-means聚類算法是將樣本聚類成k個簇(cluster)，具體算法描述如下：

1、 隨機選取k個聚類質心點(cluster centroids)為。

2、 重復下面過程直到收斂

對于每一個樣例i，計算其應該屬于的類

對于每一個類j，重新計算該類的質心


二、基本的步驟為：

下圖所示，對n個樣本點進行K-means聚類，這里k取3.

step1：按照事先給定的聚類數(圖中k=3)，選定k個中心點。

step2：針對每個樣本點，找到距離其最近的中心點(尋找組織)，距離同一中心點最近的點為一個類，這樣完成了一次聚類。

step3：判斷聚類前后的樣本點的類別情況是否相同，如果相同，則算法終止，否則進入step4.

step4：針對每個類別中的樣本點，計算這些樣本點的中心點，當做該類的新的中心點，繼續step2.


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K-means聚類 特征

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