K means聚類演算法

k-means聚類演算法

k-means 演算法以 k 為引數，把 n 個物件分成 k 個簇，使簇內具有較高的相似度，而簇間的相似度較低。

其處理過程如下:

1.隨機選擇k個點作為初始的聚類中心; 

2.對於剩下的點，根據其與聚類中心的距離，將其歸入最近的簇 
3.對每個簇，計算所有點的均值作為新的聚類中心 
4.重複2、3直到聚類中心不再發生改變
k-means 聚類演算法的應用資料介紹:
現有2023年全國31個省份城鎮居民家庭平均每人全年消費性支出的八個主 要變數資料，這八個變數分別是:食品、衣著、家庭裝置用品及服務、醫療 保健、交通和通訊、娛樂教育文化服務、居住以及雜項商品和服務。利用已 有資料，對31個省份進行聚類。
實驗目的：
通過聚類，了解2023年各個省份的消費水平在國內的情況。
K Means聚類演算法
k means聚類演算法 intergret kmeans演算法的基本思想是初始隨機給定k個簇中心，按照最鄰近原則把待分類樣本點分到各個簇。然後按平均法重新計算各個簇的質心，從而確定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移動距離小於某個給定的值。k means聚類演算法主要分為三個步驟 1 第一步是為待聚類...
聚類演算法 K means
演算法接受引數 k 然後將事先輸入的n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足 同一聚類中的物件相似度較高 而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得乙個 中心物件 引力中心 來進行計算的。k means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典資料探勘演...
k means聚類演算法
說到聚類，得跟分類區別開來，分類是按人為給定的標準將樣本歸到某個類別中去，在機器學習中多是監督學習，也就是訓練樣本要給標籤 正確的類別資訊 而聚類是在某種規則下自動將樣本歸類，在機器學習中是無監督學習，不需要提前給樣本打標籤。k means聚類演算法，就是在某種度量方式下，將樣本自動劃分到k個類別中...