k-means聚类算法
时间: 2023-07-04 21:29:50 浏览: 38
k-means聚类算法简介
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k-means是一种常见的聚类算法,它将数据集划分为k个簇(cluster)。具体来说,k-means算法的流程如下:
1. 随机选择k个点作为初始的质心(centroid)
2. 将每个数据点分配到离它最近的质心所在的簇中
3. 对于每个簇,重新计算质心的位置(即簇中所有点的平均值)
4. 重复步骤2和3,直到质心的位置不再改变或达到预定的迭代次数
k-means算法的优点是简单易懂、计算速度较快,但也存在一些缺点,如对初始质心的选择较为敏感,容易陷入局部最优解等。
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