kmeans聚类算法例题

K-means是一种常用的聚类算法，用于将一组数据点划分成不同的类别。下面以一个例题来说明K-means算法的过程。

假设我们有一个数据集，其中包含了一些数据点的坐标。我们想要将这些数据点划分为K个聚类，其中K为预先给定的数值。

首先，我们需要随机选择K个作为初始的聚类中心点。然后，对于每一个数据点，计算其与各个聚类中心点的距离，并将其划分到距离最近的聚类中心点所对应的类别。

接下来，我们需要计算新的聚类中心点的坐标。对于每一个聚类，将其所有数据点的坐标求平均值，得到新的聚类中心点。再次进行距离计算和划分。

重复上述步骤，直到每个聚类中心点不再发生变化，或者达到预先设定的迭代次数。最终，K-means算法将得到K个聚类，并将每个数据点划分到相应的聚类中。

需要注意的是，K-means算法对初始的聚类中心点选择较为敏感。不同的初始选择可能导致不同的聚类结果。因此，有时候需要多次运行算法，选择最优的聚类结果。

总之，K-means算法通过迭代计算数据点与聚类中心点的距离，然后划分数据点至最近的聚类，最终得到K个聚类。这是一种简单有效的聚类算法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。