Kmeans算法流程图
时间: 2023-10-31 14:51:05 浏览: 42
抱歉,作为AI语言模型不能提供图片或图表。以下是文字描述Kmeans算法的流程:
1.初始化:选择要分成的簇的数量k,随机选择k个点作为簇的质心。
2.分配:对于每个数据点,计算其与k个质心的距离,并将其分配到距离最近的簇中。
3.重新计算质心:对于每个簇,重新计算其质心。
4.重复步骤2和3,直到达到停止条件。停止条件可以是簇不再发生变化,或者达到预定的最大迭代次数。
5.输出:每个簇的质心和分配给它们的数据点。
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。
聚类算法kmeans 流程图
K-means是一种常用的聚类算法,其流程图如下:
1. 初始化:选择聚类的数量k,并随机初始化k个聚类中心点。
2. 分配数据点:将每个数据点分配给离其最近的聚类中心点,形成k个簇。
3. 更新聚类中心点:计算每个簇的平均值,将其作为新的聚类中心点。
4. 重复步骤2和3,直到聚类中心点不再发生变化或达到预定的迭代次数。