KmeansKmeans算法

发布网友发布时间：2024-10-01 17:34

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热心网友时间：2024-10-26 13:07

K-means算法是一种经典的基于划分的聚类方法，位列十大经典数据挖掘算法之一。它以核心参数k为基础，目标是将预先输入的n个数据对象划分为k个互相区分的聚类，确保同一聚类内的对象具有较高的相似性，而不同聚类间的相似性较低。聚类的相似度是通过计算每个聚类的"中心对象"，也就是引力中心，来衡量的。

K-means算法的基本步骤如下：首先，需要决定聚类的数量k，然后选择适当的初始中心点；在每次迭代中，每个数据点会根据其到所有中心点的距离，归入最接近的那个类别；接着，根据归类结果，通过计算每个类别的均值更新中心点的值；如果所有中心点的位置在一次迭代后没有改变，那么算法结束；否则，继续迭代，直到找到最优的聚类结果。

算法的效率是其显著优点，它以简单快速而著称。算法的关键在于初始中心点的选择以及距离度量方式，这两个因素对最终聚类效果有着重要影响。通过迭代优化，K-means算法旨在找到数据中最自然的聚类结构，尽管初始设置可能会影响最终结果，但其基本思想是直观且易于理解的。