Kmeans算法流程

发布网友发布时间：2024-10-01 17:34

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热心网友时间：2024-10-10 14:36

在Kmeans聚类算法中，其流程如下:

首先，算法随机选择n个数据对象中的k个，作为初始的聚类中心。然后，对于剩余的数据点，会通过计算每个点与这些聚类中心之间的相似度或距离，将它们分配给与其最邻近的聚类。这种相似度通常以某种距离度量（如欧氏距离）来衡量。

接着，对每个新分配的聚类，算法会重新计算其聚类中心，即该聚类内所有对象的均值。这是为了使每个聚类内的数据更加紧凑，而不同聚类之间的差异最大化。这种迭代过程会一直持续，直到聚类中心的分布不再明显改变，或者一个预设的收敛标准（如均方差）达到预定的阈值。

Kmeans的目标是形成k个具有高内部紧密度和高外部分离度的聚类。这种算法通常用于无监督学习，无需预先知道数据的类别标签，而是通过数据自身的分布规律来划分。