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k-mean聚类  

2016-10-09 14:37:43|  分类: 专业知识 |  标签: |举报 |字号 订阅

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k-means聚类方法为比较经典的聚类方法,其核心思想为将向量空间中的n个特征点按照类内方差和最小的原则分为指定的k类。 

k—means聚类方法的具体步骤包括:

(1)随机选取k个初始中心;

(2)计算每个数据与聚类中心的距离,将n个数据按照最近距离原则分配到以k个初始中心为代表的聚类类别中;

(3)根据上一步的结果对新形成的k个类别进行中心计算,得到新的聚类中心; 

(4)重复步骤(2)和(3),直到结果收敛为止 

缺点:依赖于初始中心的选择

k-means++提出了一种选择初始点的方法。http://blog.csdn.net/b_h_l/article/details/12751675
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