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。

相关问题

kmeans聚类算法matlab代码及例题

你可以使用以下的 MATLAB 代码来实现 K-means 聚类算法：

% 设置聚类个数
k = 3;

% 生成随机数据
data = rand(100, 2);

% 初始化聚类中心
centers = data(randperm(size(data, 1), k), :);

% 迭代更新聚类中心
for i = 1:10
    % 计算每个样本点到聚类中心的距离
    distances = pdist2(data, centers);
    
    % 找到最近的聚类中心
    [~, labels] = min(distances, [], 2);
    
    % 更新聚类中心
    for j = 1:k
        centers(j, :) = mean(data(labels == j, :));
    end
end

% 绘制结果
scatter(data(:, 1), data(:, 2), [], labels);
hold on;
scatter(centers(:, 1), centers(:, 2), 'r', 'filled');
hold off;

此代码中，我们首先设定了聚类的个数 `k`，然后随机生成了一个包含100个样本点的二维数据。接下来，我们使用随机选择的样本点作为初始的聚类中心，在每次迭代中，计算每个样本点到聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。然后，更新聚类中心为每个聚类中的样本点的平均值。最后，我们将数据点和聚类中心进行可视化。

你可以根据自己的需要修改数据和聚类个数，以及迭代次数。

希望这能帮到你！如果你有更多问题，请随时提问。

kmeans算法简单例题

好的，下面给你一个简单的 K-Means 算法的例题。

假设有以下四个二维数据点，需要将其分成两类。

| x | y |
|----|----|
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 2 | 2 |
| 10 | 10 |

首先，我们需要随机选择两个点作为初始的聚类中心，假设我们选择 (1,1) 和 (1,2)。

接下来，我们需要计算每个数据点到这两个聚类中心的距离，将每个点分配给距离最近的聚类中心所在的类别。

| x | y | 类别 |
|----|----|------|
| 1 | 1 | 1 |
| 1 | 2 | 2 |
| 2 | 2 | 2 |
| 10 | 10 | 1 |

然后，我们需要重新计算每个类别的聚类中心，即计算每个类别中所有数据点的平均值。

对于类别 1，其聚类中心为 (5.5,5.5)；对于类别 2，其聚类中心为 (1.33,2).

最后，我们将这两个聚类中心作为新的聚类中心，并重复以上步骤，直到每个数据点的类别不再改变为止。

最终得到的聚类结果如下：

| x | y | 类别 |
|----|----|------|
| 1 | 1 | 1 |
| 10 | 10 | 2 |
| 1 | 2 | 1 |
| 2 | 2 | 1 |

这就是 K-Means 算法的简单实现过程。