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2019-08-31
K-MEANS算法的工作原理及流程
输入:聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。
输出:满足方差最小标准的k个聚类。
(1) 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;
(2) 根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;
(3) 重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)
(4) 循环(2)到(3)直到每个聚类不再发生变化为止
k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个"中心对象"(引力中心)来进行计算的。
工作过程k-means 算法的工作过程
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