kmeans聚类算法实现

K-means聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法。该算法首先需要确定聚类个数K，然后从数据集中随机选择K个样本作为聚类中心，接着将每个样本点分配到最近的聚类中心所在的簇中，再根据簇中所有样本点的平均值重新计算聚类中心。不断重复以上步骤，直到聚类中心不再发生变化或者达到设定的迭代次数。

K-means算法的流程如下：
1. 随机初始化K个聚类中心
2. 计算每个样本点到各个聚类中心的距离，将其归为距离最近的聚类簇
3. 更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值
4. 重复2-3步骤，直到聚类中心不再发生变化或者达到设定的迭代次数

相关问题

kmeans聚类算法实现分类

K-means聚类算法是一种常用的聚类算法，它的目标是将数据点划分为K个类簇，并找到每个簇的中心点，使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离最小化。K-means算法的实现分类步骤如下：
1. 随机选择K个初始的中心点作为初始质心。
2. 计算每个样本与各个中心点的距离，并将样本分配给距离最近的中心点所属的簇。
3. 更新每个簇的中心点，计算每个簇中所有样本的均值，作为新的中心点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到质心不再改变，或达到最大迭代次数。
5. 最终得到每个样本所属的类别以及每个类别的中心点。

需要注意的是，K-means算法需要预先指定聚类的类簇数K，并且只适用于连续型数据。同时，K-means算法对于初始质心的选择非常敏感，不同的初始质心可能会导致不同的聚类结果。因此，通常会运行多次K-means算法，并选择最优的聚类结果。

总结来说，K-means聚类算法通过迭代计算样本与中心点之间的距离来实现分类，将样本点划分为K个类簇，并找到每个簇的中心点。这种算法简单、易于理解并且运算速度较快，适用于连续型数据的聚类问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [K-means聚类算法原理与实现——笔记梳理](https://blog.csdn.net/qq_45004292/article/details/116885235)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [K-Means聚类算法思想及实现](https://blog.csdn.net/q923714892/article/details/117357187)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

kmeans聚类算法实现人数分组

K-means是一种聚类算法，它将样本分成K个簇，使得同一簇内的样本相似度最大，不同簇之间的相似度最小。

对于人数分组，我们可以将每个人视为一个样本，然后使用K-means算法将它们分成K个簇，每个簇的大小就是一个分组的人数。

下面是K-means聚类算法的实现步骤：

1. 随机选择K个中心点，可以根据实际情况选择。

2. 将每个样本分配到距离最近的中心点所在的簇中。

3. 对于每个簇，重新计算其中所有样本的中心点。

4. 重复步骤2和3，直到中心点不再变化或达到最大迭代次数。

5. 最终得到K个簇，每个簇的大小就是一个分组的人数。

下面是一个Python实现K-means聚类算法的例子：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 样本数据
X = np.array([[160, 60], [170, 70], [180, 80], [190, 90], [200, 100], [210, 110]])

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 聚类结果
labels = kmeans.labels_
print(labels)

# 分组人数
group_sizes = [sum(labels==i) for i in range(3)]
print(group_sizes)

在上面的例子中，我们使用了scikit-learn库中的KMeans类来实现K-means聚类算法。我们将样本数据X分成了3个簇，并计算了每个簇的大小，即分组人数。

注意，K-means聚类算法的结果可能会因为初始中心点的不同而有所不同，因此需要多次运行算法获得稳定的结果。