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1：kmeans聚類算法的含義

K-means算法是最為經(jīng)典的基于劃分的聚類方法，是十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法之一。 K-means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。 通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結(jié)果

算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚類為k個簇，means代表取每一個聚類中數(shù)據(jù)值的均值作為該簇的中心，或者稱為質(zhì)心，即用每一個的類的質(zhì)心對該簇進行描述。 ? ? ? ? 其算法思想大致為：先從樣本集中隨機選取 k個樣本作為簇中心，并計算所有樣本與這 k個“簇中心”的距離，對于每一個樣本，將其劃分到與其距離最近的“簇中心”所在的簇中，對于新的簇計算各個簇的新的“簇中心”。 ? ? ? ? 根據(jù)以上描述，我們大致可以猜測到實現(xiàn)kmeans算法的主要四點： ??? ? ? ? （1）簇個數(shù) k 的選擇 ??? ? ? ? （2）各個樣本點到“簇中心”的距離 ??? ? ? ? （3）根據(jù)新劃分的簇，更新“簇中心” ??? ? ? ? （4）重復(fù)上述2、3過程，直至"簇中心"沒有移動 ? ? ? ? 優(yōu)缺點：

優(yōu)點：容易實現(xiàn) 缺點：可能收斂到局部最小值，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上收斂較慢2.K-means算法步驟詳解

Step1.K值的選擇

k 的選擇一般是按照實際需求進行決定，或在實現(xiàn)算法時直接給定 k 值

說明：A

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