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2019-06-20 閱讀量: 740
k-均值聚類原理?

問、k-均值聚類原理?

答:

1)第一步,指定聚類數(shù) k 值,確定聚類數(shù)的最重要的依據(jù)為組(類)內(nèi)成員的商業(yè)意義;

2) 第二步,確定 k 個初始類中心

類中心是類特征的典型代表,一般來說初始類中心可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和隨機(jī)兩種方式確定。

3) 第三步,根據(jù)距離最近原則聚類

依次計算每個樣本點(diǎn)到 k 個中心的距離,根據(jù)最近原則,將樣本點(diǎn)分別分配到 k 個類中;

4)第四步,重新確定 k 個類中心

計算 k 類中所有樣本點(diǎn)均值,將均值視為新的類中心;

5)第五步,迭代停止

判斷是否滿足算法停止條件——迭代次數(shù)與類中心偏離程度——如果不滿足條件,則返回到第三步。

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