k-means算法流程是什么【详细讲解】

今天爱分享给大家带来 k-means算法流程是什么【详细讲解】,希望能够帮助到大家。
1、从所有的观测实例中随机取出k个观测点,作为聚类的中心点;然后遍历奇遇的观测点找到各自距离最近的聚类中心点,并将其加入该聚类中。这样,我们便有了一个初始的聚类结果,这是一次迭代过程。
2、每个聚类中心都至少有一个观测实例,这样,我们便可以求出每个聚类的中心点,作为新的聚类中心(该聚类中所有实例的均值),然后再遍历其他所有的观测点,找到距离其最近的中心点,并加入到该聚类中。
3、如此重复步骤2,直到前后两次迭代得到的聚类中心点不再发生变化为止。

该算法旨在最小化一个目标函数——误差平方函数(所有的观测点与其中心点的距离之和)。

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