k-means 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，直到簇不再改变或达到预定的迭代次数。

在每次迭代中，k-means 通过计算每个数据点与聚类中心的距离来确定其所属簇。距离通常使用欧几里得距离或曼哈顿距离来度量。

k-means 的目标是最小化各个簇内数据点与其对应聚类中心之间的平方误差和（SSE）。通过迭代更新聚类中心，k-means 试图找到最优的聚类结果。

请注意，k-means 算法的结果取决于初始的聚类中心选择，因此可能存在局部最优解的问题。为了避免这个问题，可以多次运行 k-means 算法，并选择 SSE 最小的结果作为最终的聚类结果。

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k-means 算法流程图

K-means算法的流程图如下：
1. 初始化k个聚类中心点，可以随机选择或通过其他方式确定。
2. 将每个数据点分配给离它最近的聚类中心点，形成k个簇。
3. 计算每个簇的质心（即簇内数据点的平均值），更新聚类中心点的位置。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇不再发生变化或达到预定的迭代次数。
5. 完成聚类过程，每个数据点属于最终确定的某个簇。

这是K-means算法的基本流程，其中主要的步骤是初始化聚类中心点、分配数据点到最近的簇、更新聚类中心点位置。通过多次迭代，算法逐渐收敛并得到最终的聚类结果。

K-means算法流程图

K-means是一种常用的聚类算法，其流程如下：

1. 随机选择k个初始质心（centroid），其中k表示聚类的簇数。

2. 将每个样本点分配到距离其最近的质心所在的簇中。

3. 重新计算每个簇的质心，即将簇中所有样本点的坐标取平均值作为新的质心。

4. 重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或者达到预设的迭代次数。

5. 输出聚类结果。