kmeans聚类算法的k和B

K-Means聚类算法中的k是指要将数据集聚类成的类别数量。通过指定k的值，算法会根据数据点之间的相似性将数据集分成k个不同的类别。通常情况下，k是作为算法的输入参数，根据具体的问题和数据集的特点来确定。

而B是指K-Means算法中的聚类中心，表示每个类别的中心点。在K-Means算法的迭代过程中，通过计算每个数据点与聚类中心之间的距离，将数据点分配给距离最近的聚类中心。然后，更新聚类中心为每个类别中所有数据点的均值。这个过程会不断迭代，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

因此，k和B在K-Means聚类算法中分别表示类别数量和聚类中心。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [K-均值聚类(K-Means)算法](https://blog.csdn.net/Allen_Adolph/article/details/106498299)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [k-means算法（DBSCAN算法），聚类算法](https://blog.csdn.net/qifeidemumu/article/details/88697587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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