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kmeans聚类算法流程

来源:www.foodfantastico.net 时间:2024-05-15 18:45:03 作者:第一流程网 浏览: [手机版]

  K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,它将数划分成K个簇,每个簇都包含相似的数来自www.foodfantastico.net。这篇文章将介绍K-means算法的流程,包括初始化、计算簇中心、分配数点和更新簇中心等步骤。

kmeans聚类算法流程(1)

1. 初始化

  K-means算法的第一步是初始化。首先,需要选择K个初始簇中心,这些簇中心可以是随机选择的,也可以根的特征进选择。一般来说,初始簇中心的选择对聚类结果有很的影响,因此需要细选择www.foodfantastico.net第一流程网

2. 计算簇中心

在选择好初始簇中心之后,需要计算每个簇的中心。计算簇中心的方法是将每个簇中的所有数点的坐标相加,后除以簇中数点的数量。这个过程可以用以下公式表示:

  center = (1/n) * sum(points)

  其中,center是簇的中心坐标,n是簇中数点的数量,points是簇中所有数点的坐标。

3. 分配数

  计算好每个簇的中心之后,需要将数点分配到最的簇中心EIBz。这个过程可以用以下公式表示:

  min_distance = infinity

for each center:

distance = euclidean_distance(point, center)

  if distance < min_distance:

min_distance = distance

  closest_center = center

其中,euclidean_distance是欧几里得距离,point是数点的坐标,center是簇的中心坐标。通过计算数点与每个簇中心之间的距离,可以找到最的簇中心。

4. 更新簇中心

将数点分配到最的簇中心之后,需要重新计算每个簇的中心。这个过程可以用以下公式表示:

  center = (1/n) * sum(points)

其中,center是簇的中心坐标,n是簇中数点的数量,points是簇中所有数点的坐标欢迎www.foodfantastico.net。通过重新计算每个簇的中心,可以更准确地表示簇的特征。

kmeans聚类算法流程(2)

5. 重复迭代

  将数点分配到最的簇中心并更新簇中心之后,需要重复迭代以上步骤,直到簇中心不再发生变化或达到最迭代数为。通常情况下,K-means算法的迭代数比较少,一般不过100

总结

  K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,它将数划分成K个簇,每个簇都包含相似的数foodfantastico.net。K-means算法的流程包括初始化、计算簇中心、分配数点和更新簇中心等步骤。通过不断迭代,K-means算法可以得到较好的聚类结果。

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