kmeans算法基本步驟

kmeans算法基本步驟如下：

　　1、從數(shù)據(jù)中選擇k個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心。

　　2、計(jì)算每個(gè)聚類對(duì)象到聚類中心的距離來劃分。

　　3、再次計(jì)算每個(gè)聚類中心。

　　4、計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)，之道達(dá)到最大迭代次數(shù)，則停止，否則，繼續(xù)操作。

　　K-Means算法是無監(jiān)督的聚類算法，它實(shí)現(xiàn)起來比較簡單，聚類效果也不錯(cuò)，因此應(yīng)用很廣泛。K-Means算法有大量的變體，本文就從最傳統(tǒng)的K-Means算法講起，在其基礎(chǔ)上講述K-Means的優(yōu)化變體方法。包括初始化優(yōu)化K-Means++, 距離計(jì)算優(yōu)化elkan K-Means算法和大數(shù)據(jù)情況下的優(yōu)化Mini Batch K-Means算法。

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