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%"]
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