算法步骤 1. 指定k个中⼼点 2. 更新数据点所属类别：计算每个数据点到这k个点的欧⽒距离，距离最⼩即为这个数据点的类别 3. 更新中⼼点坐标：对每⼀个类别的数据点求平均，平均值即为新的中⼼点位置 伪代码 获取m个n维的数据 随即选取k个点作为初始中⼼点 while keep_changing:for i in ...
(1)给定K值和K个初始类簇中心点 (2)把每个点分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中 (3)所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值) (4)然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者达到指定的迭代次数。 三、实现代码 KMeans的getR...
获取m个n维的数据 随即选取k个点作为初始中心点 while keep_changing: for i in range(m): for j in range(k): 计算每个点到center的距离 判断离哪个点更近 for center in range(k): 更新类别中心点的坐标 用Python实现K-means聚类算法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklear...