
K-means是最常用、最簡單的一種聚類算法。k-means聚類,就是將原始數(shù)據(jù)所含的類數(shù)事先給出來,然后將含有相似特征的數(shù)據(jù)聚為一個類中。
一、K-means聚類算法原理
在聚類問題中,給我們的訓練樣本是.每個
.沒有了y。
K-means聚類算法是將樣本聚類成k個簇(cluster),具體算法描述如下:
1、 隨機選取k個聚類質(zhì)心點(cluster centroids)為。
2、 重復(fù)下面過程直到收斂
對于每一個樣例i,計算其應(yīng)該屬于的類
對于每一個類j,重新計算該類的質(zhì)心
二、基本的步驟為:
下圖所示,對n個樣本點進行K-means聚類,這里k取3.
step1:按照事先給定的聚類數(shù)(圖中k=3),選定k個中心點。
step2:針對每個樣本點,找到距離其最近的中心點(尋找組織),距離同一中心點最近的點為一個類,這樣完成了一次聚類。
step3:判斷聚類前后的樣本點的類別情況是否相同,如果相同,則算法終止,否則進入step4.
step4:針對每個類別中的樣本點,計算這些樣本點的中心點,當做該類的新的中心點,繼續(xù)step2.
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