kmeans聚类算法流程

k-means聚类算法是一种基于距离的聚类算法，其流程如下：

1. 随机选择k个质心，每个质心代表一个聚类中心。

2. 对于每个样本点，计算其到每个质心的距离，将其归为距离最近的质心所代表的聚类中心所在的聚类中。

3. 对于每个聚类中，重新计算其质心，即将该聚类中所有样本的坐标取平均值作为新的质心。

4. 重复步骤2和3，直到质心不再发生变化或达到预定的最大迭代次数。

5. 输出聚类结果，即每个样本所属的聚类中心编号。

需要注意的是，k-means算法对初始质心的选择敏感，不同的初始质心可能会导致不同的聚类结果。因此，在实际应用中，通常会多次运行该算法，并从多个聚类结果中选择最优的结果。

相关问题

kmeans聚类算法流程图

K-means聚类算法的流程图如下：

1. 从数据集中随机选择k个点作为初始的聚类中心。
2. 计算每个数据点与聚类中心之间的距离，并将每个数据点分配给距离最近的聚类中心。
3. 更新每个聚类的中心，计算每个聚类内所有数据点的平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再变化或达到预定的迭代次数。

这个流程图明确了K-means聚类算法的基本步骤，从选择初始聚类中心到不断更新聚类中心，最终得到最佳的聚类结果。