K-means算法流程图

K-means是一种常用的聚类算法，其流程如下：

1. 随机选择k个初始质心（centroid），其中k表示聚类的簇数。

2. 将每个样本点分配到距离其最近的质心所在的簇中。

3. 重新计算每个簇的质心，即将簇中所有样本点的坐标取平均值作为新的质心。

4. 重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或者达到预设的迭代次数。

5. 输出聚类结果。

相关问题

k-means 算法流程图

K-means算法的流程图如下：
1. 初始化k个聚类中心点，可以随机选择或通过其他方式确定。
2. 将每个数据点分配给离它最近的聚类中心点，形成k个簇。
3. 计算每个簇的质心（即簇内数据点的平均值），更新聚类中心点的位置。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇不再发生变化或达到预定的迭代次数。
5. 完成聚类过程，每个数据点属于最终确定的某个簇。

这是K-means算法的基本流程，其中主要的步骤是初始化聚类中心点、分配数据点到最近的簇、更新聚类中心点位置。通过多次迭代，算法逐渐收敛并得到最终的聚类结果。

k-means算法流程图

好的，k-means算法的流程图如下所示：

1. 随机选择k个初始聚类中心点
2. 计算每个样本点到各个聚类中心点的距离，并将每个点分配到距离最近的聚类中心点所对应的聚类中
3. 计算每个聚类中所有点的平均值，以此更新每个聚类中心点的位置
4. 重复2和3步骤，直到聚类中心点不再发生变化或达到预设的迭代次数
5. 输出聚类结果

希望能帮到你~