K-means 聚类算法原理
时间: 2024-06-23 17:02:54 浏览: 139
K-means聚类算法.pptx
K-means聚类算法是一种常用的无监督机器学习方法,它的基本目标是将一组数据分成K个相互独立且尽可能分散的子集,也称为簇。下面是K-means算法的主要步骤:
1. **选择K值**:首先确定想要发现的簇的数量K,这是算法的超参数。
2. **初始化中心点**:随机选择K个数据点作为初始的聚类中心(也称质心)。
3. **分配数据点**:每个数据点根据其特征向量到最近的聚类中心的距离被分配到相应的簇中。
4. **更新中心点**:对于每个簇,重新计算所有属于该簇的数据点的平均值,将其作为新的聚类中心。
5. **迭代过程**:重复步骤3和4,直到聚类中心不再改变,或者达到预设的最大迭代次数。
6. **最终结果**:最后得到K个聚类,每个数据点属于其中的一个。
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