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 ...

K-means聚類算法（K-平均/K-均值算法）是最為經典也是使用最為廣泛的一種基於距離的聚類算法。基於距離的聚類算法是指采用距離作為相似性量度的評價指標，也就是說當兩個對象離得近時，兩者之間的距離比較小，那么它們之間的相似性就比較大。 算法的主要思想是通過迭代過程把數據集划分為不同的類別 ...

1.K-Means定義： K-Means是一種無監督的基於距離的聚類算法，簡單來說，就是將無標簽的樣本划分為k個簇（or類）。它以樣本間的距離作為相似性的度量指標，常用的距離有曼哈頓距離、歐幾里得距離和閔可夫斯基距離。兩個樣本點的距離越近，其相似度就越高；距離越遠，相似度越低。 目的是，實現簇 ...

K均值聚類是基於原型的、划分的聚類方法。聚類數K由用戶指定，初始的K個聚類中心隨機選取，然后將每個點分派到最近的聚類中心，形成K個簇，接下來重新計算每個簇的聚類中心，重復上一步，直到簇不發生變化或達到最大迭代次數為止。距離度量有歐氏距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離 ...

何為聚類 “聚類是把相似的對象通過靜態分類的方法分成不同的組別或者更多的子集（subset）,這樣讓在同一個子集中的成員對象都有相似的一些屬性。” ——wikipedia “聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人 ...

　　首先要來了解的一個概念就是聚類，簡單地說就是把相似的東西分到一組，同 Classification (分類)不同，對於一個 classifier ，通常需要你告訴它“這個東西被分為某某類”這樣一些例子，理想情況下，一個 classifier 會從它得到的訓練集中進行“學習”，從而具備對未知數 ...