爱吃草莓的葡萄2024-05-06 14:28:47

同学你好。K-means聚类算法，用于将数据集划分为K个簇（cluster），其目标是使得每个数据点与其簇中心的距离之和最小。算法的核心步骤包括初始化聚类中心、分配数据点到最近的聚类中心，以及更新聚类中心。
1. 初始化聚类中心：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
2. 分配数据点到最近的聚类中心：
   - 对于数据集中的每一个数据点，计算它与每个聚类中心的距离。
   - 将每个数据点分配到最近的聚类中心所代表的簇中。
3. 更新聚类中心：
   - 当所有数据点都被分配到簇后，计算每个簇的新中心。
   - 新的聚类中心是簇内所有数据点的均值，即对于每一个簇，计算所有属于该簇的数据点的平均值，这个平均值就是新的聚类中心。
4. 迭代直至收敛：
   - 重复步骤2和步骤3，直至满足停止条件。停止条件可以是聚类中心的变化小于某个阈值，或者达到预设的迭代次数。
   - 在每次迭代中，聚类中心的更新将导致数据点被重新分配到更合适的簇，最终达到一个稳定状态，此时聚类中心不再有显著变化。