k-means聚类模型建立
时间: 2023-09-26 09:07:45 浏览: 225
k-means聚类算法
建立 k-means 聚类模型一般需要以下步骤:
1. 确定聚类数量 k。
2. 随机初始化 k 个聚类中心。
3. 对于每个样本,计算其到 k 个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。
4. 更新每个聚类的中心,即将每个聚类中所有样本的均值作为新的聚类中心。
5. 重复步骤 3 和步骤 4 直到聚类中心不再改变或达到预设的最大迭代次数。
6. 输出每个聚类的中心和每个样本所属的聚类。
需要注意的是,在确定聚类数量时,可以使用常见的方法如手肘法、轮廓系数等。同时,为了避免 k-means 算法收敛到局部最优解,可以多次随机初始化聚类中心并运行算法,然后选择最好的结果。
阅读全文