kmeans聚类算法流程
时间: 2023-10-22 21:32:56 浏览: 56
Sure, I can answer that question for you. The k-means clustering algorithm works by partitioning a dataset into k clusters, where each cluster represents a group of data points that are similar to each other. The algorithm iteratively assigns each data point to the nearest centroid and recalculates the centroid based on the new assignments. This process continues until the centroids no longer change significantly, or a maximum number of iterations is reached.
相关问题
kmeans聚类算法流程图
K-means聚类算法的流程图如下:
1. 从数据集中随机选择k个点作为初始的聚类中心。
2. 计算每个数据点与聚类中心之间的距离,并将每个数据点分配给距离最近的聚类中心。
3. 更新每个聚类的中心,计算每个聚类内所有数据点的平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再变化或达到预定的迭代次数。
这个流程图明确了K-means聚类算法的基本步骤,从选择初始聚类中心到不断更新聚类中心,最终得到最佳的聚类结果。
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