Python實現kMeans(k均值聚類) 運行環境 Pyhton3 numpy(科學計算包) matplotlib(畫圖所需，不畫圖可不必) 計算過程 輸入樣例 788points.txt完整文件：下載 代碼實現 輸出樣例 ...

一、KMeans算法原理 1.1 KMeans算法關鍵概念：簇與質心 簇：KMeans算法將一組N個樣本的特征矩陣X划分為K個無交集的簇，直觀上看是一組一組聚集在一起的數據，在一個簇中的數據就認為是同一類。簇就是聚類的結果表現。 質心：簇中所有數據的均值U通常被認為這個簇的“質心 ...

Kmeans聚類算法 1 Kmeans聚類算法的基本原理 K-means算法是最為經典的基於划分的聚類方法，是十大經典數據挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類 ...

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這個算法中文名為k均值聚類算法，首先我們在二維的特殊條件下討論其實現的過程，方便大家理解。 第一步.隨機生成質心 由於這是一個無監督學習的算法，因此我們首先在一個二維的坐標軸下隨機給定一堆點，並隨即給定兩個質心，我們這個算法的目的就是將這一堆點根據它們自身的坐標特征分為兩類，因此選取了兩個質心 ...

1. （一）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 （二） 對於樣本中的數據對象，根據它們與這些聚類中心的歐氏距離，按距離最近的准則將它們分到距離它們最近的聚類中心所對應的類 （三）更新聚類中心：將每個類別中所有對象所對應的均值作為該類 ...

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 ...

實現文檔聚類的總體思想： 將每個文檔的關鍵詞提取，形成一個關鍵詞集合N； 將每個文檔向量化，可以參看計算余弦相似度那一章； 給定K個聚類中心，使用Kmeans算法處理向量； 分析每個聚類中心的相關文檔，可以得出最大的類或者最小的類等； 將已經分好詞的文檔提取關鍵詞，統計 ...