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kmeans算法的原理是什么

小億
96
2024-03-26 14:25:47
欄目: 編程語言

k均值（k-means）聚類算法是一種常用的聚類分析方法，其主要思想是將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為k個(gè)簇，使得每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都屬于與其最近的簇中心所代表的簇。k均值算法的原理如下：

  1. 隨機(jī)選擇k個(gè)初始簇中心點(diǎn)。
  2. 將數(shù)據(jù)集中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到與其最近的簇中心所代表的簇中。
  3. 更新每個(gè)簇的中心點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)簇中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值，作為新的簇中心。
  4. 重復(fù)步驟2和步驟3，直到簇中心不再發(fā)生變化或達(dá)到預(yù)先設(shè)定的迭代次數(shù)。

k均值算法通過不斷地迭代更新簇中心，使得簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度最大化，簇與簇之間的相似度最小化，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)集的聚類分析。最終得到了k個(gè)簇中心，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都屬于其中的一個(gè)簇，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)集的聚類分析。

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