kmeans算法简单例题

好的，下面给你一个简单的 K-Means 算法的例题。

假设有以下四个二维数据点，需要将其分成两类。

| x | y |
|----|----|
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 2 | 2 |
| 10 | 10 |

首先，我们需要随机选择两个点作为初始的聚类中心，假设我们选择 (1,1) 和 (1,2)。

接下来，我们需要计算每个数据点到这两个聚类中心的距离，将每个点分配给距离最近的聚类中心所在的类别。

| x | y | 类别 |
|----|----|------|
| 1 | 1 | 1 |
| 1 | 2 | 2 |
| 2 | 2 | 2 |
| 10 | 10 | 1 |

然后，我们需要重新计算每个类别的聚类中心，即计算每个类别中所有数据点的平均值。

对于类别 1，其聚类中心为 (5.5,5.5)；对于类别 2，其聚类中心为 (1.33,2).

最后，我们将这两个聚类中心作为新的聚类中心，并重复以上步骤，直到每个数据点的类别不再改变为止。

最终得到的聚类结果如下：

| x | y | 类别 |
|----|----|------|
| 1 | 1 | 1 |
| 10 | 10 | 2 |
| 1 | 2 | 1 |
| 2 | 2 | 1 |

这就是 K-Means 算法的简单实现过程。