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km聚类的原理

发表时间:2024-10-18 05:27:29 来源:网友投稿

km聚类,即K-means聚类,是一种基于距离的聚类方法。其原理是将数据集分成K个簇,每个簇中的数据点距离簇中心的距离最小,而不同簇之间的数据点距离则最大。具体操作如下:首先随机选择K个数据点作为初始簇心,然后计算每个数据点到各个簇心的距离,将数据点分配到最近的簇心所在的簇。接着计算每个簇的均值作为新的簇心,重复上述过程直到簇心不再变化或满足一定的迭代次数。K-means聚类简单高效,但需预先指定簇的数量,且对异常值和噪声敏感。

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