Question

kmeans算法是什么？

Answer 1

K-means算法是一种基于距离的聚类算法，也叫做K均值或K平均，也经常被称为劳埃德(Lloyd)算法。是通过迭代的方式将数据集中的各个点划分到距离它最近的簇内，距离指的是数据点到簇中心的距离。

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，将样本划分为K个簇。将簇内的数据尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。

算法流程

1、选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心。

2、对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类。

3、更新聚类中心：将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类别的聚类中心，计算目标函数的值。

4、判断聚类中心和目标函数的值是否发生改变，若不变，则输出结果，若改变，则返回2）。