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k-meanS

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(yù)將數(shù)據(jù)分為K組,則隨機(jī)選取K個(gè)對象作為初始的聚類中心,然后計(jì)算每個(gè)對象與各個(gè)種子聚類中心之間的距離,把每個(gè)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(gè)聚類。每分配一個(gè)樣本,聚類的聚類中心會根據(jù)聚類中現(xiàn)有的對象被重新計(jì)算。這個(gè)過程將不斷重復(fù)直到滿足某個(gè)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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