kmeans聚类算法从
时间: 2023-08-18 20:06:01 浏览: 49
kmeans聚类算法从给定的数据集中,根据数据的特征将数据分成多个类别。该算法的具体流程如下:首先,需要指定聚类的数量,即将数据分成多少个类别。然后,随机选择一些点作为初始的聚类中心。接下来,通过计算每个数据点与各个聚类中心之间的欧氏距离,将每个数据点划分到距离最近的聚类中心所属的类别。然后,计算每个类别的新的聚类中心,即将属于同一类别的数据点的特征的均值作为该类别的新的聚类中心。重复进行上述步骤,直到聚类中心的变化小于设定的阈值,或者达到最大迭代次数为止。最终,得到数据集中每个数据点所属的类别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Kmeans聚类算法](https://blog.csdn.net/weixin_51877649/article/details/124068456)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Matlab实现Kmeans聚类算法](https://blog.csdn.net/qq_37904531/article/details/128839657)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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