K-Means是常用的聚類算法，與其他聚類算法相比，其時間復雜度低，聚類的效果也還不錯，這里簡單介紹一下k-means算法，下圖是一個手寫體數據集聚類的結果。 基本思想 　k-means算法需要事先指定簇的個數k，算法開始隨機選擇k個記錄點作為中心點，然后遍歷整個數據集的各條記錄 ...

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 ...

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 ...