中心点的距离34centroids =createCent(dataSet, k)35clusterChanged = True#用来判断聚类是否已经收敛36whileclusterChanged:37clusterChanged =False;38foriinrange(m):#把每一个数据点划分到离它最近的中心点39minDist = inf; minIndex = -1;40forjinrange(k):41distJI =distMeans(centroids[j,:], dataSet[...
python使⽤k-means算法代码案例-K-means聚类算法及python 代码实现 K-means聚类算法(事先数据并没有类别之分!所有的数据都是⼀样的) 1、概述 K-means算法是集简单和经典于⼀⾝的基于距离的聚类算法 采⽤距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,
k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心: } 其伪代码如下: *** 创建k个点作为初始的质心点(随机选择)...