Python实现kMeans(k均值聚类) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需，不画图可不必) 计算过程 输入样例 788points.txt完整文件：下载 代码实现 输出样例 ...

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 ...

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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 ...

1. （一）选取初始数据中的k个对象作为初始的中心，每个对象代表一个聚类中心 （二） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心所对应的类 （三）更新聚类中心：将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类 ...

算法原理 KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机地选取任意k ...

实现文档聚类的总体思想： 将每个文档的关键词提取，形成一个关键词集合N； 将每个文档向量化，可以参看计算余弦相似度那一章； 给定K个聚类中心，使用Kmeans算法处理向量； 分析每个聚类中心的相关文档，可以得出最大的类或者最小的类等； 将已经分好词的文档提取关键词，统计 ...