它的核心 流程特别简单,以选择 K 个中心点为起点,计算每个点到 K 个中心点 的距离,将每个点划分至离它最近的中心点的聚类中,重新计算中心 点的坐标,直到聚类不再发生变化,此过程可以十分有效地为用户提 简述k均值聚类算法的流程 简述k 均值聚类算法的流程 K 均值聚类算法(K-meansclusteringalgorithm)是一种基于...
K-Means聚类算法是一个不断迭代的过程,如图所示,原始数据集有4个簇,图中和分别代表数据点的横纵坐标值,使用K-Means算法对数据集进行聚类,在对数据集经过两次迭代后得到最终的聚类结果,迭代过程如下图所示。 (a)原始数据 (b)随机选择初始中心 (c)第一次迭代 (d)第二次迭代 (e)最终结果 K-Means聚类算法的...