北方伟业计量集团有限公司
K-means算法
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
因为在该第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心,初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后,一次迭代运算完成,新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后,J的值没有发生变化,说明算法已经收敛。
下载文档到电脑,使用更方便
0 积分
通话对您免费,请放心接听
温馨提示:
1.手机直接输入,座机前请加区号 如13803766220,010-58103678
2.我们将根据您提供的电话号码,立即回电,请注意接听
3.因为您是被叫方,通话对您免费,请放心接听