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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。
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相似的資料點進行劃分，並通過劃分後的均值迭代優化獲得最優的聚類結果。
（一）k值及初始質心
k值是聚類結果中類別的數量，即，我們希望將資料劃分的類別數。k值決定了初始質心的數量。k值為幾，就要有幾個質心。選擇最優k值沒有固定的公式，需要人工指定，可以根據實際的業務需求，或通過層次聚類（hierarchical clustering）的方法獲得資料的類別數量作為選擇k值的參考。
注意：選擇較大的k值可以降低資料的誤差，但會增加過擬合的風險。
機器學習 K Means演算法
簡介 又叫k 均值演算法，是非監督學習中的聚類演算法。基本思想 k means演算法比較簡單。在k means演算法中，用cluster來表示簇 容易證明k means演算法收斂等同於所有質心不再發生變化。基本的k means演算法流程如下 選取k個初始質心 作為初始cluster，每個初始clus...
機器學習 K means聚類分析
1.k means聚類演算法原理 1 先丟擲乙個情景問題 航空公司怎麼樣對客戶分群，區分 值客戶 無價值客戶等，對不同的客戶群體實施個性化的營銷策略，實現利潤最大化？對於該類情景題，可使用聚類分析方法。2 聚類分析相關概念 在沒有給定劃分類別的情況下，根據資料的相似度進行分組的一種方法，分組的原則是...
機器學習（一）K means聚類演算法
k means聚類演算法 k means演算法以k為引數，把n個物件分成k個簇，使簇內具有較高的相似度，而簇間的相似度較低。使用sklearn.cluster.kmeans可以呼叫k means演算法進行聚類 其處理過程如下 1.隨機選擇k個點作為初始的聚類中心 2.剩下的點，根據其與聚類中心的距離...