聚类分析使用k-means

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的簇。而K-means算法是一种常用的聚类分析方法之一。该算法的基本思想是将样本聚类成k个簇，具体的步骤如下：

1. 随机选取k个聚类质心点作为初始值。
2. 对于每一个样例i，计算其应该属于的类，即找到与样例i最近的质心，将其归为该类。
3. 对于每一个类j，重新计算该类的质心，即将该类中所有样例的均值作为新的质心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。这时候，算法收敛，得到最终的聚类结果。

在聚类分析中使用K-means算法，需要确定聚类的簇数k，并通过迭代计算找到最佳的质心来实现样本的划分。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python机器学习实验-聚类-sklearn模块中的KMeans算法](https://download.csdn.net/download/weixin_63378697/88229147)[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%"]
- *2* [聚类算法：K-means聚类图像分割](https://download.csdn.net/download/weixin_38639642/13752303)[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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