K均值聚类算法流程图
时间: 2024-08-17 18:02:13 浏览: 25
K均值聚类是一种无监督机器学习算法,用于将数据集分成预设数量的类别(簇)。其基本流程图包括以下几个步骤:
1. **初始化**:随机选择k个初始质心(中心点),通常这些质心代表数据集中各簇的初始估计。
2. **分配数据**:对于每个数据点,计算它与所有质心的距离,将其归属到最近的质心所对应的簇。
3. **更新质心**:计算每个簇中所有数据点的平均值,将这个平均值作为新的质心位置。
4. **迭代**:重复步骤2和3,直到满足某个停止条件,比如达到预定的最大迭代次数、质心不再发生变化,或者簇内方差不再降低等。
5. **结果评估**:得到最终的k个簇及其对应的质心,可以使用轮廓系数、DBSCAN等方式评估聚类效果。