K-MEANS聚类算法
时间: 2023-10-11 14:12:29 浏览: 94
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K-MEANS聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点分成K个簇。其基本思想是通过不断迭代将数据点归为K个簇,使得每个簇内的数据点越相似,不同簇之间的数据点越不相似。K-MEANS聚类算法的步骤如下:
1. 选择K个初始质心,可以随机选择或从数据点中选取。
2. 将每个数据点分配到最近的质心所在的簇中。
3. 计算每个簇的中心点作为新的质心。
4. 重复步骤2和3,直到质心不再改变或达到预定的迭代次数。
K-MEANS聚类算法的优点是简单易懂,计算速度快;缺点是对于初始质心的选择非常敏感,可能会陷入局部最优解,而且需要预先确定簇的数量K。
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