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本篇文章给大家谈谈k-means编程教程，以及k means算法代码对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、K-MEANS算法的实现方法... 本篇文章给大家谈谈k-means编程教程，以及k means算法代码对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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K-MEANS算法的实现方法
方法/步骤 首先下载安装python，建议安装7版本以上，0版本以下，由于0版本以上不向下兼容，体验较差。打开文本编辑器，推荐editplus，notepad等，将文件保存成 .py格式，editplus和notepad支持识别python语法。
继续第3步，移动聚类中心到它们自己类的均值处：继续第2步：继续第3步：继续第2步：如此反复，当点的颜色不再变化，我们便认为K均值方法已经收敛了。
零-均值规范化 也称为标准差标准化，经过处理的数据的均值为0，标准差为1。 转化公式： 当前使用最多的数据标准化方法 实践中，为得到较好的结果，通常选择不同初始聚类中心，多次运行K-Means算法。
K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的，不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同 ，对结果影响很大。对噪音和异常点比较的敏感。用来检测异常值。
K-Means聚类算法
1、kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，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***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。
2、kmeans聚类算法是将样本聚类成k个簇（cluster）。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，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。
3、K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。
4、K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据换分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
5、由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心(centroids)，移动到其包含成员的平均位置，然后重新划分其内部成员。
如何编写求K-均值聚类算法的Matlab程序?
1、matlab 自带kmeans是k-均值聚类函数。
2、可以选择dendrogram显示的结点数目，这里选择20 。
3、SumD 1*K的和向量，存储的是类间所有点与该类质心点距离之和 D N*K的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离；[Idx，Ctrs，SumD，D] =kmeans(X，2，Replicates，2，Options，opts)；画出聚类为1的点。
K-MEANS算法的处理流程
1、重复步骤2和步骤3，直到满足某个停止准则，例如簇中心不再发生变化，簇内平方和达到最小值，或达到预定的迭代次数。输出：算法输出K个簇及其对应的簇中心。
2、处理流程：从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心。根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分。
3、选择K个初始聚类中心点，可以随机选择或根据实际需求选择。 将所有数据点分配到距离它们最近的聚类中心点所在的簇中。 重新计算每个簇的中心点。 重复步骤2和3，直到簇中心点不再变化或达到最大迭代次数。
4、距离量度 ：常用欧几里得距离和余弦相似度（先标准化）算法流程：首先确定一个k值，即我们希望将数据集经过聚类得到k个***。从数据集中随机选择k个数据点作为质心。
5、K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据换分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
6、Kmeans算法流程 输入：聚类个数k，数据集XmxnXmxn。 输出：满足方差最小标准的k个聚类。
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