k-means聚类分析流程图
时间: 2023-09-15 16:19:13 浏览: 65
抱歉,我无法为您提供流程图,但我可以为您解释 k-means 的基本流程。
k-means 是一种常用的聚类算法,用于将数据集中的数据分成 k 个互不重叠的类别或簇。下面是 k-means 的基本流程:
1. 随机选择 k 个数据点作为初始的聚类中心。
2. 将每个数据点分配给离它最近的聚类中心,形成 k 个簇。
3. 对每个簇,计算其中所有数据点的平均值,将该平均值作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3,直到簇
相关问题
k-means聚类的流程图
以下是 k-means 聚类的基本流程图:
1. 随机选择 k 个初始聚类中心。
2. 对于每个数据点,计算它与 k 个聚类中心的距离,将其归类到距离最近的聚类中心所在的簇。
3. 对于每个簇,重新计算其中所有数据点的平均值,作为新的聚类中心。
4. 重复步骤 2 和 3 直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
5. 输出最终的聚类结果。
k-means聚类算法流程图
好的,让我来回答你的问题。K-means聚类算法的流程图主要分为以下几步:
1. 初始化:选择要划分的簇数K,并随机选择K个点作为簇中心。
2. 分配:将每个数据点归入距离其最近的簇中心所在的簇。
3. 更新:重新计算每个簇的中心。
4. 重复执行第2和第3步,直到聚类结果不再发生变化或者达到预设的最大迭代次数。
希望这个回答对你有所帮助。