kmeans是聚類演算法中比較簡單的演算法，也用的非常多。這裡進行簡單的解釋，主要目的在於給自己記錄，以備以後檢視。
k均值聚類的主要思想是為了使得各個類的點離聚類中心都盡可能近。
k均值聚類的演算法可以描述為：
輸入：資料集d=
d
=聚類簇個數：k
演算法：從資料集d中隨機選擇k個樣本作為初始聚類中心
repeat令c
i=∅(
1≤i≤k)c
i=∅(
1≤i≤
k)
for j = 1,2,…,m do
for l = 1,2,…,n
計算樣本l 和每個聚類中心的距離，並把樣本l加入到距離最近的聚類中心所屬的集合中
end for
end for
重新計算所有聚類簇的中心位置，即均值向量
until 聚類中心不再變化（有時候收斂時間很長，可能會設定乙個最大重複次數，或是設定聚類中心的變化閾值
ϵ ϵ
） 輸出：聚類簇
聚類演算法之K means
k means演算法也稱k 均值聚類演算法。它試圖通過基於原型的 劃分的距離計算來發現k個使用者預先指定的簇。將一組資料劃分為預先設定好的k個簇，也可理解為隨機選擇k個向量作為初始均值向量。接下來根據均值向量將樣本劃分到距離最近的均值向量所在的簇中。這是一次迭代過程。重新計算並更新均值向量，不斷重複...
聚類演算法之K Means演算法
對大量未進行標註 unsupervised learning 的資料集，並按照資料集本身的內部資料特徵將資料劃分為多個不同的類別，從而使得類別內的資料相似度高，而類別間的資料差異性較大。因此，它的重點就在於計算樣本間的相似度 similarity 輸入演算法所需資料，資料樣本集d 將樣本資料集分開的...
經典演算法之k means聚類
原理 給定一系列樣本點，想要分成k類 1 首先從中隨機選取k個點作為質心 2 分別計算每個點到這k個質心的歐式距離 為例 到哪個質心距離最小，這個點就屬於這個質心，這樣把所有點分成k類 3 再分別計算k類中每一類新的質心，根據公式2 4 迭代 2 3 直到達到最優條件，條件如最小距離平方和公式3 公...