kmeans算法基本步骤 kmeans算法原理及其流程图
来源： 最后更新：22-07-18 07:48:41
导读：kmeans算法基本步骤，1、从数据中选择k个对象作为初始聚类中心。2、计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分。3、再次计算每个聚类中心。4、计算标准测度函数，之道达到最大迭代次数，则停止，否则，继续操作。
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kmeans算法基本步骤如下：
1、从数据中选择k个对象作为初始聚类中心。
2、计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分。
3、再次计算每个聚类中心。
4、计算标准测度函数，之道达到最大迭代次数，则停止，否则，继续操作。
K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。
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