1樓：匿名使用者
k-means 演算法接受引數 k
；然後將事先輸入的n個資料物件劃分為
k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的物件相似度較高；而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得一個「中心對
象」（引力中心）來進行計算的。
k-means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典資料探勘演算法之一。k-means演算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的物件歸類。
通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。
假設要把樣本集分為c個類別，演算法描述如下：
（1）適當選擇c個類的初始中心；
（2）在第k次迭代中，對任意一個樣本，求其到c箇中心的距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在的類；
（3）利用均值等方法更新該類的中心值；
（4）對於所有的c個聚類中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新後，值保持不變，則迭代結束，否則繼續迭代。
該演算法的最大優勢在於簡潔和快速。演算法的關鍵在於初始中心的選擇和距離公式。
急求 k Means聚類演算法實現
k means演算法 k means 演算法接受輸入量 k 然後將n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足 同一聚類中的物件相似度較高 而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得一個 中心物件 引力中心 來進行計算的。k means 演算法的工作過程說明如下 ...
kmeans演算法用Python怎麼實現
混小子愛 參考 kmeans演算法用python怎麼實現 k means聚類演算法python實現，匯入的資料集有什麼要求 一，k means聚類演算法原理 k means 演算法接受引數 k 然後將事先輸入的n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足 同一聚類中的物件相似度較高 而不同聚...
A類 B類 C類酒店是怎麼分的，A類 B類 C類建築是如何劃分的
依酒店的檔次和星級劃分為a b c不同的級別 a類 b類 c類建築是如何劃分的 建築工程 類別劃分標準 專案 一類 二類 三類 四類 工業建築 單層廠房 跨度 m 24 18 12 12 簷高 m 20 15 9 9 多層廠房 面積 8000 5000 3000 3000 簷高 m 36 24 12...