kmeans聚类算法编程思想
时间: 2023-08-17 08:07:22 浏览: 56
Kmeans聚类算法的编程思想可以总结为以下几个步骤:
1. 初始化K个聚类中心点。首先选择K个初始的中心点,可以是随机选择或者根据某种启发式方法选择。
2. 计算每个数据点到中心点的距离。对于每个数据点,计算其与每个中心点的距离,并将其归为距离最近的中心点所属的类别。
3. 更新中心点的位置。根据当前各个类别的数据点,重新计算每个类别的中心点位置,即将该类别中所有数据点的坐标平均作为新的中心点位置。
4. 重复步骤2和步骤3,直到满足停止条件。可以选择设置迭代次数作为停止条件,也可以设置中心点位置的变化幅度小于某个阈值作为停止条件。
最终,Kmeans算法会得到K个聚类中心点和每个数据点所属的类别,实现了将数据样本划分为K个聚类的目标。这个算法的优点是简单易懂且较为高效,但是需要合理选择初始中心点和确定停止条件以获得较好的聚类效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python核心编程之实现Kmeans聚类算法](https://blog.csdn.net/haoxun03/article/details/104209349)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Kmeans聚类算法详解](https://blog.csdn.net/qq_32892383/article/details/80107795)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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