演算法過程：
隨機選取k個種子點
求所有點到種子點的距離，將點納入距離最近的種子點群
所有點均被納入群內後，將種子點移動到種子群中心
重複上述2、3過程，直至種子點沒有移動
優缺點：
思考：
初始隨機種子如何確定
度量方式
空簇雜訊處理
**：
其中的輸入data是乙個矩陣，每一行代表資料集中的乙個樣本。其他輸入的意義與上面的演算法描述中一一對應。輸出的centroid是聚類中心的位置，result是每個樣本所對應的類別索引。
應用：
k-means不僅侷限於座標點的計算，現實世界裡的物體屬性只要能抽象成向量，都可以用k-means來歸類
參考
k means演算法不足
a.k 不確定 對於初始條件和聚類的個數 k 並沒有乙個標準的方法來給定。初始條件不同會對結果產生比較大的影響，因為有時演算法會跳入區域性最優。所以解決方法之一，就是多次執行演算法，隨機分割，比較結果之間的差異。b.區域性最優 如果要達到全域性最優，需要用到其他一些技術，比如模擬退火或者遺傳演算法等...
Kmeans演算法實現
include opencv2 highgui highgui.hpp include opencv2 core core.hpp include using namespace cv using namespace std static void help int main int argc ch...
K means演算法上
在資料探勘中，k means演算法是一種cluster analysis的演算法，其主要是來計算資料聚集的演算法，主要通過不斷地取離種子點最近均值的演算法。問題k means演算法主要解決的問題如下圖所示。我們可以看到，在圖的左邊有一些點，我們用肉眼可以看出來有四個點群，但是我們怎麼通過電腦程式找出...