原帖地址：http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8243404 1.基本Kmeans算法[1] 选择K个点作为初始质心 repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇 ...

最近在网上查看用MapReduce实现的Kmeans算法，例子是不错，http://blog.csdn.net/jshayzf/article/details/22739063 但注释太少了，而且参数太多，如果新手学习的话不太好理解。所以自己按照个人的理解写了一个简单的例子并添加了详细的注释 ...

一、聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。 聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是 多维空间中的一个点。 聚类分析以相似性 ...

KNN K-Means 目的是为了确定一个点的分类 目的是为了将一系列点集分成k类 KNN是分类算法 K-Means是聚类算法 监督学习，分类目标事先 ...

一.简介 　　KMeans 算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 二.步骤 　　1.为待聚类的点寻找聚类中心。 　　2.计算每个点到聚类中心的距离 ...

这个算法中文名为k均值聚类算法，首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程，方便大家理解。 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法，因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点，并随即给定两个质心，我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类，因此选取了两个质心 ...

一、KMeans算法原理 1.1 KMeans算法关键概念：簇与质心 簇：KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇，直观上看是一组一组聚集在一起的数据，在一个簇中的数据就认为是同一类。簇就是聚类的结果表现。 质心：簇中所有数据的均值U通常被认为这个簇的“质心 ...

Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类 ...