kmeans算法的步骤kmeans算法基本步骤kmeans算法应用实例

b>kmeans算法基本步骤K-means算法是一种常用的无监督进修技巧，主要用于数据聚类。它的核心想法是将数据集划分为若干个类别（或称簇），使得同一类别内的数据点尽可能相似，而不同类别之间的数据点尽可能不同。下面内容是kmeans算法的基本步骤拓展资料。

、kmeans算法基本步骤拓展资料

.初始化中心点：随机选择k个样本作为初始聚类中心。

.分配样本到最近的中心点：计算每个样本到各个中心点的距离，并将其分配到距离最近的簇中。

.更新中心点：根据当前簇中的所有样本，重新计算每个簇的中心点（即均值）。

.重复迭代：不断重复步骤2和3，直到满足停止条件（如中心点不再变化或达到最大迭代次数）。

、步骤详解表格

、注意事项

k值的选择对结局影响较大，通常需要通过经验或肘部法则确定。

初始中心点的选择会影响收敛速度和最终结局，可能需要多次运行取平均。

K-means对噪声和异常值较为敏感，可结合其他技巧进行预处理。

么样？经过上面的分析步骤，kmeans算法能够有效地对数据进行分组，适用于图像压缩、客户细分、市场分析等多种场景。