1.隨機選擇k個初始點作為聚類中心
2.將資料中每個物件賦予給最近的聚類中心
3.每一類資料求取質心，作為新的聚類中心
4.重複2和3，直到滿足結束條件（迭代步數或者最終的聚類中心變化較小或者誤差平方和變化較小）
注意：1.這裡初始化是隨機的，這會導致區域性最優解，可以通過不斷地做2均值聚類來提高效能，這是二分k均值演算法，每次選擇聚類後誤差平方和最小的方式做2均值聚類
2.使用誤差平方和，也就是每一類的資料點的方差之和作為衡量聚類效果的指標
問題：如何保證多次迭代後一定會使得誤差平方和穩定？
k均值聚類演算法
輸入 簇的數目k和包含n個物件的資料庫。輸出 k個簇，使平方誤差準則最小。演算法步驟 1.為每個聚類確定乙個初始聚類中心，這樣就有k 個初始聚類中心。2.將樣本集中的樣本按照最小距離原則分配到最鄰近聚類 3.使用每個聚類中的樣本均值作為新的聚類中心。4.重複步驟2.3直到聚類中心不再變化。5.結束，...
K 均值聚類演算法
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K 均值聚類演算法
k means演算法是最簡單的一種聚類演算法。演算法的目的是使各個樣本與所在類均值的誤差平方和達到最小 這也是評價k means演算法最後聚類效果的評價標準 k means聚類演算法的一般步驟 初始化。輸入基因表達矩陣作為物件集x，輸入指定聚類類數n，並在x中隨機選取n個物件作為初始聚類中心。設定迭...