k-means聚类分析流程图

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

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K-Means聚类算法流程图

### K-Means聚类算法流程

K-Means聚类作为一种广泛使用的无监督学习技术，其主要目标在于通过最小化簇内点到簇中心的距离总和来划分数据集[^1]。以下是该算法的具体流程：

#### 初始化阶段
- **选择初始质心**：随机选取k个样本作为初始质心。

#### 迭代优化过程
- **分配样本至最近质心**：计算每个样本与各个质心之间的欧氏距离，并将其指派给距离最近的那个质心所属的簇。
- **更新质心位置**：重新计算各簇的新质心坐标，即取当前属于同一簇的所有样本坐标的平均值。

#### 终止条件判断
- 当连续两次迭代后的质心不再发生变化或变化幅度极小时，则认为收敛并结束整个过程；否则返回继续执行上述两步操作直至满足终止条件为止。

graph TD;
    A[开始] --> B{初始化k个质心};
    B --> C[为每个样本找到最邻近的质心];
    C --> D[调整质心的位置];
    D --> E{质心是否稳定？};
    E -- 是 --> F[输出最终分类结果];
    E -- 否 --> C;

此图表展示了完整的K-Means聚类工作流，从初始化到最后得到稳定的簇结构。

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。