K-Means算法的流程图

K-Means算法的流程图如下：

1. 初始化聚类中心：随机选择k个数据点作为初始聚类中心。

2. 分配数据点到聚类中心：对于每个数据点，计算它到所有聚类中心的距离，将其分配到距离最近的聚类中心所在的簇。

3. 更新聚类中心：对于每个聚类簇，计算该簇中所有数据点的平均值，将该平均值作为该簇的新聚类中心。

4. 重复2~3步骤直到聚类中心不再改变或达到预定的迭代次数。

5. 输出聚类结果：聚类结果即为每个数据点所属的簇。

K-Means算法的核心是聚类中心的分配和更新过程。在分配数据点到聚类中心时，通常使用欧几里得距离或曼哈顿距离等距离度量来计算数据点与聚类中心之间的距离。在更新聚类中心时，通常使用该簇中所有数据点的平均值作为新的聚类中心。

相关问题

k-means 算法流程图

K-means算法的流程图如下：
1. 初始化k个聚类中心点，可以随机选择或通过其他方式确定。
2. 将每个数据点分配给离它最近的聚类中心点，形成k个簇。
3. 计算每个簇的质心（即簇内数据点的平均值），更新聚类中心点的位置。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇不再发生变化或达到预定的迭代次数。
5. 完成聚类过程，每个数据点属于最终确定的某个簇。

这是K-means算法的基本流程，其中主要的步骤是初始化聚类中心点、分配数据点到最近的簇、更新聚类中心点位置。通过多次迭代，算法逐渐收敛并得到最终的聚类结果。

K-means算法流程图

K-means是一种常用的聚类算法，其流程如下：

1. 随机选择k个初始质心（centroid），其中k表示聚类的簇数。

2. 将每个样本点分配到距离其最近的质心所在的簇中。

3. 重新计算每个簇的质心，即将簇中所有样本点的坐标取平均值作为新的质心。

4. 重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或者达到预设的迭代次数。

5. 输出聚类结果。