kmeans算法中更新质心的方法K-Means算法中更新质心的方法是:将每个点指派到最近的质心,形成k个簇,然后重新计算每个簇的质心。 K-Means算法的原理是根据数据之间是相似的(相关的),将数据分组(簇);选择K个初始质心(K是簇的个数),每个点指派到最近的质心,而指派到一个质心的点集为一个簇,根据指派到簇的点,更新...
更新质心的方法是k-means算法中的关键步骤之一,直接影响到聚类结果的准确性和效果。通过计算簇内样本的平均值作为新的质心,可以较好地代表簇内的样本。这种方法简单直观,易于理解和实现,并且在大多数情况下都能得到较好的聚类效果。 然而,k-means算法也存在一些问题。首先,算法对初始质心的选择较为敏感,不同的初始质...