k-means分类算法
时间: 2024-08-26 16:00:15 浏览: 32
K-means是一种常用的无监督机器学习聚类算法,它的目标是将数据集划分为k个互不相交的簇,每个簇内的数据点彼此相似,而不同簇之间的数据点差异较大。以下是K-means算法的主要步骤:
1. **选择k值**:首先需要确定要分成的簇的数量k。
2. **初始化质心**:随机选取k个数据点作为初始质心(cluster center)。
3. **分配数据点**:对于每一个数据点,计算它与各个质心的距离,并将其归属到最近的质心所在的簇。
4. **更新质心**:对每个簇内的所有数据点求平均值,新的质心位置就是该簇当前所有数据点的均值。
5. **迭代**:重复上述步骤2和3,直到质心不再发生变化或者达到预设的最大迭代次数。
6. **结果输出**:最终得到的数据点簇和对应的质心即为K-means的结果。