k-means算法成本函数

k-means算法的成本函数是指每个数据点到其所属聚类中心的距离的平方和，也被称为失真函数J。具体来说，对于每个数据点i，其所属聚类中心为ci，成本函数J的计算公式为：

J = Σ ||xi - ci||^2

其中，xi表示第i个数据点的坐标，ci表示第i个数据点所属的聚类中心的坐标。算法的目标是通过迭代优化聚类中心的位置，使得成本函数J最小化，从而得到最优的聚类结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器学习】聚类算法中的 K-means 算法及其原理](https://blog.csdn.net/m0_51816252/article/details/126115206)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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