乌龟晒背灯安装:K-MEANS算法

来源：百度文库 编辑：偶看新闻 时间：2024/05/06 00:55:14

K-MEANS算法

k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。

k-means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法。此算法以k为参数，把n 个对象分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度，而且簇间的相似度较低。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。此算法首先随机选择k个对象，每个对象代表一个聚类中心。对于其余的每一个对象，根据该对象与各聚类中心之间的距离，把它分配到与之最相似的聚类中。然后，计算每个聚类的新中心。重复上述过程，直到准则函数收敛。

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。

K-MEANS算法的具体流程如下：  

（1）  从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；

（2）  循环（3）到（4）直到每个聚类不再发生变化为止

（3）  根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；

（4）  重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）

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