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k均值聚類算法(k-meansclusteringalgorithm)是一種迭代求解的聚類分析算法,其步驟是,預將數(shù)據分為K組,則隨機選取K個對象作為初始的聚類中心,然后計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離,把每個對象分配給距離它最近的聚類中心。聚類中心以及分配給它們的對象就代表一個聚類。每分配一個樣本,聚類的聚類中心會根據聚類中現(xiàn)有的對象被重新計算。這個過程將不斷重復直到滿足某個終止條件。終止條件可以是沒有(或最小數(shù)目)對象被重新分配給不同的聚類,沒有(或最小數(shù)目)聚類中心再發(fā)生變化,誤差平方和局部最小。
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