一、概念 　　K-means中心思想：事先確定常數K，常數K意味着最終的聚類類別數，首先隨機選定初始點為質心，並通過計算每一個樣本與質心之間的相似度(這里為歐式距離)，將樣本點歸到最相似的類中，接着，重新計算每個類的質心(即為類中心)，重復這樣的過程，直到質心不再改變，最終就確定了每個樣本 ...

K-均值聚類算法 聚類是一種無監督的學習算法，它將相似的數據歸納到同一簇中。K-均值是因為它可以按照k個不同的簇來分類，並且不同的簇中心采用簇中所含的均值計算而成。 K-均值算法 算法思想 K-均值是把數據集按照k個簇分類，其中k是用戶給定的，其中每個簇是通過質心來計算簇的中心 ...

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1)選取初始數據中的k個對象作為初始的中心，每個對象代表一個聚類中心： 2） 3） 4） 2.鳶尾花花瓣長度做聚類分析並用散點圖顯示出來 3.用sklearm包 ...

一．k均值聚類算法 對於樣本集。"k均值"算法就是針對聚類划分最小化平方誤差： 其中是簇Ci的均值向量。從上述公式中可以看出，該公式刻畫了簇內樣本圍繞簇均值向量的緊密程度，E值越小簇內樣本的相似度越高。 工作流程： k-均值算法的描述如下： 接下 ...

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這篇博客整理K均值聚類的內容，包括： 1、K均值聚類的原理； 2、初始類中心的選擇和類別數K的確定； 3、K均值聚類和EM算法、高斯混合模型的關系。 一、K均值聚類的原理 K均值聚類（K-means）是一種基於中心的聚類算法，通過迭代，將樣本分到K個類中，使得每個樣本與其所屬類 ...

算法原理 KMeans算法是典型的基於距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。該算法認為簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標。K個初始聚類中心點的選取對聚類結果具有較大的影響，因為在該算法第一步中是隨機地選取任意k ...