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K均值聚类算法-最著名的划分聚类算法

0 新人999 新人999 2025-06-28 05:37 1

K均值聚类算法

《K均值聚类算法》,此词条收录于06/28,仅供参考

      K均值聚类算法是先随机选取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。

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TA很懒,啥都没写...

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