kmeans聚类算法的伪代码

Kmeans是一种常见的聚类算法，其伪代码如下：

1. 从数据集中随机选择k个点作为初始质心；
2. 对于数据集中的每个点，计算其与k个质心之间的距离，将其归为距离最近的质心所在的簇；
3. 对于每个簇，重新计算其中所有点的平均值，将其作为新的质心；
4. 重复第2步和第3步，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数为止。

相关问题

kmeans聚类算法伪代码

以下是k-means聚类算法的伪代码：

1. 初始化k个聚类中心点
2. 对于每个数据点，计算其与k个聚类中心点之间的距离，将其归类到距离最近的聚类中心点所属的簇中
3. 对于每个簇，重新计算其聚类中心点
4. 重复步骤2和3，直到聚类中心点不再发生变化或达到最大迭代次数

具体实现时，可以采用如下的伪代码：

Input: 数据集D，聚类数k
Output: 聚类结果

1. 随机选择k个数据点作为初始聚类中心点
2. repeat
3.     for each data point x in D do
4.         计算x与k个聚类中心点之间的距离，将x归类到距离最近的聚类中心点所属的簇中
5.     end for
6.     for each cluster C do
7.         计算簇C中所有数据点的平均值，将其作为新的聚类中心点
8.     end for
9. until 聚类中心点不再发生变化或达到最大迭代次数
10. 返回聚类结果

kmeans聚类算法伪代码matlab语言

以下是kmeans聚类算法的伪代码（Matlab语言）：

function [clusters, centers] = kmeans(data, k)
% data: n x m 的数据矩阵，n 表示样本数，m 表示特征数
% k: 聚类数
% clusters: n x 1 的向量，表示每个样本所属的簇编号
% centers: k x m 的矩阵，表示每个簇的中心点向量

% 随机初始化 k 个中心点
centers = data(randperm(size(data, 1), k), :);

% 定义迭代次数和误差阈值
max_iters = 100;
epsilon = 1e-6;

for i = 1:max_iters
    % 计算每个样本到各个中心点的距离
    distances = pdist2(data, centers, 'euclidean');
    
    % 为每个样本分配簇
    [~, clusters] = min(distances, [], 2);
    
    % 更新中心点位置
    new_centers = zeros(k, size(data, 2));
    for j = 1:k
        new_centers(j, :) = mean(data(clusters == j, :), 1);
    end
    
    % 判断迭代是否收敛
    if norm(new_centers - centers) < epsilon
        break;
    end
    
    centers = new_centers;
end
end