k均值聚類（k-means clustering）算法思想起源於1957年Hugo Steinhaus[1]，1967年由J.MacQueen在[2]第一次使用的，標准算法是由Stuart Lloyd在1957年第一次實現的，並在1982年發布[3]。簡單講，k-means clustering ...

1.什么是K-Means？ K均值算法聚類 關鍵詞：K個種子，均值聚類的概念：一種無監督的學習，事先不知道類別，自動將相似的對象歸到同一個簇中 K-Means算法是一種聚類分析（cluster analysis）的算法，其主要是來計算數據聚集的算法，主要通過不斷地取離種子點最近均值的算法 ...

聚類是一種無監督的學習，它將相似的對象歸到同一個簇中。 這篇文章介紹一種稱為K-均值的聚類算法，之所以稱為K-均值是因為它可以發現k個不同的簇，且每個簇的中心采用簇中所含值的均值計算而成。 聚類分析視圖將相似對象歸入同一簇，將不相似對象歸到不同簇。 下面用Python簡單演示該算法實現 ...

本代碼參考自： https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/K-Means/K-Menas.py 1. 初始化類中心，從樣本中隨機選取K個點作為初始的聚類中心點 def ...

Kmeans是一種簡單的聚類方法，一般在數據分析前期使用，選取適當的k，將數據分類后，然后分類研究不同聚類下數據的特點。 算法原理 kmeans的計算方法如下： 　　1 隨機選取k個中心點； 　　2 遍歷所有數據，將每個數據划分到最近的中心點，作為一個簇； 　　3 計算每個聚類 ...

K-Means 概念定義： K-Means 是一種基於距離的排他的聚類划分方法。 上面的 K-Means 描述中包含了幾個概念： 聚類（Clustering）：K-Means 是一種聚類分析（Cluster Analysis）方法。聚類就是將數據對象分組成為多個類或者簇 ...

1.原文：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html K-means也是聚類算法中最簡單的一種了，但是里面包含的思想卻是不一般。最早我使用並實現這個算法是在學習韓爺爺那本數據挖掘的書中，那本書比較注重應用 ...

聚類分析是在數據中發現數據對象之間的關系，將數據進行分組，組內的相似性越大，組間的差別越大，則聚類效果越好。 不同的簇類型 聚類旨在發現有用的對象簇，在現實中我們用到很多的簇的類型，使用不同的簇類型划分數據的結果是不同的，如下的幾種簇類型。 明顯分離的 可以看到(a)中不同組中任意兩點 ...