k均值分类算法

1. k均值聚类算法聚类个数怎么确定

算法：
第一步：选K个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。

2. K均值聚类算法的k均值算法

先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是以下任何一个：
1)没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。
2)没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。
3)误差平方和局部最小。

3. K均值聚类

k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。

聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。

这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

k均值聚类是最着名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

4. 数据挖掘。k-均值算法

这是最基础的一种聚类算法，而且其思想也最容易理解

5. 数据挖掘题目，K—均值算法应用

第一轮
A1(2,10)
B1（5,8），A3（8,4）， B2（7,5），B3（6,4），C2（4，9）
C1（1,2），A2（2,5）
对应中心分别是（2,10)，（6,6）,(1.5, 3.5)
最后结果：
｛A1(2,10)，B1（5,8），C2（4，9）｝
｛A3（8,4）， B2（7,5），B3（6,4）｝
｛C1（1,2），A2（2,5）｝

6. K均值聚类算法的什么是k均值聚类

k均值聚类是最着名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

7. kmeans算法是什么

K-means算法是一种基于距离的聚类算法，也叫做K均值或K平均，也经常被称为劳埃德(Lloyd)算法。是通过迭代的方式将数据集中的各个点划分到距离它最近的簇内，距离指的是数据点到簇中心的距离。

K-means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本划分为K个簇。将簇内的数据尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。

算法流程

1、选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心。

2、对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类。

3、更新聚类中心：将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类别的聚类中心，计算目标函数的值。

4、判断聚类中心和目标函数的值是否发生改变，若不变，则输出结果，若改变，则返回2）。