特点：简单高效应用广泛
N个数据点需要分为K个簇，最小化
其中Rnk在数据点n被归类为簇k时候为1，否则为0。
推导证明：每个簇的中心应当为这个簇中所有数据点的平均值
求解步骤：
1.启发式或者随机选取K个初始中心点
2.将每个数据点归类到离它最近的那个中心点所代表的 cluster 中
3.计算出每个簇的新的中心点
4.重复2-4，知道迭代了最大的步数或者前后的J值差小于一个阈值
K-means不能保证全局最优，多次随机选点取最佳
特点：简单高效应用广泛
N个数据点需要分为K个簇，最小化
其中Rnk在数据点n被归类为簇k时候为1，否则为0。
推导证明：每个簇的中心应当为这个簇中所有数据点的平均值
求解步骤：
1.启发式或者随机选取K个初始中心点
2.将每个数据点归类到离它最近的那个中心点所代表的 cluster 中
3.计算出每个簇的新的中心点
4.重复2-4，知道迭代了最大的步数或者前后的J值差小于一个阈值
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本文标题：K-means
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bfrgzttx.html
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