K-means聚类 – (1) 方法

需要对n个元素进行聚类,使用k作为分类数量, 需要使用距离函数distance fucntion来确定元素之间的距离 pairwise distance.
K-means算法使用迭代的方法进行逐步优化分类, 最终在分类稳定或者stopping cretiera处停止.

Kmeans方法

  1. 在变量空间Rn\mathbb{R}^nRn中设置kkk个初始聚类中心.
  2. 2.计算每个元素到各个聚类中心的距离,
  3. 将每个元素归属到最近的聚类中心.
  4. 重新计算每个聚类的聚类中心.
# 机器学习 # kmeans # 人工智能
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