k-means演算法:
輸入：聚類個數k，以及包含 n個資料物件的資料庫。
輸出：滿足方差最小標準的k個聚類。
處理流程：
（1） 從 n個資料物件任意選擇 k 個物件作為初始聚類中心；
（2） 迴圈（3）到（4）直到每個聚類不再發生變化為止
（3） 根據每個聚類物件的均值（中心物件），計算每個物件與這些中心物件的距離；並根據最小距離重新對相應物件進行劃分；
（4） 重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心物件）
k-means 演算法接受輸入量 k ；然後將n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的物件相似度較高；而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得乙個「中心物件」（引力中心）來進行計算的。
k-means 演算法的工作過程說明如下：首先從n個資料物件任意選擇 k 個物件作為初始聚類中心；而對於所剩下其它物件，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然 後再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有物件的均值）；不斷重複這一過程直到標準測度函式開始收斂為止。一般都採用均方差作為標準測度函式. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。
K means演算法原理
k means，聚類 clustering 屬於非監督學習 unsupervised learning 無類別標記。clustering 中的經典演算法，資料探勘十大經典演算法之一，其運算速度比較快，而且簡單。但是最終的結果和初始點的選擇有關，容易陷入區域性最優，且需要知道k的值。1.演算法接受引數...
K Means聚類演算法的原理及實現
1 如何理解k means演算法？2 如何尋找k值及初始質心？3 如何應用k means演算法處理資料？k means是聚類演算法中的一種，其中k表示類別數，means表示均值。顧名思義k means是一種通過均值對資料點進行聚類的演算法。k means演算法通過預先設定的k值及每個類別的初始質心對...
聚類演算法Kmeans的工作原理和sklearn實現
聚類演算法出現的原因 手裡沒有標籤，也就是沒有y值了，聚類是把相似的東西分為一組。kmeans演算法輸入的引數 要得到的簇的個數，也就是分成幾類，也就是需要指定k值 質心 不需要輸入 各個向量維度取平均值 歐幾里得距離。兩個點之間的距離。優化的目標就是，不同的質心與同乙個點的距離，誰最近，這個店就屬...