k均值聚类算法例题
数据挖掘题目,K—均值算法应用假设数据挖掘的任务是将如下的八个点（用（x,y）代表位置）聚类为三个簇.A1（2,10）,A2（2,5）,A3（8,4）,B1（5,8）,B...
数据挖掘题目,K—均值算法应用
假设数据挖掘的任务是将如下的八个点（用（x,y）代表位置）聚类为三个簇.A1（2,10）,A2（2,5）,A3（8,4）,B1（5,8）,B2（7,5）,B3（6,4）,C1（1,2）,C2（4,9）距离函数是欧几里得距离.假设初始我们选择A1,B1和C1分别为每个簇的中心,用k均值算法给出 ：
在第一轮执行后的三个簇中心点为多少?2.最后的三个簇是什么 展开
假设数据挖掘的任务是将如下的八个点（用（x,y）代表位置）聚类为三个簇.A1（2,10）,A2（2,5）,A3（8,4）,B1（5,8）,B2（7,5）,B3（6,4）,C1（1,2）,C2（4,9）距离函数是欧几里得距离.假设初始我们选择A1,B1和C1分别为每个簇的中心,用k均值算法给出 ：
在第一轮执行后的三个簇中心点为多少?2.最后的三个簇是什么 展开
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第一轮
A1(2,10)
B1（5,8）,A3（8,4）,B2（7,5）,B3（6,4）,C2（4,9）
C1（1,2）,A2（2,5）
对应中心分别是（2,10),（6,6）,(1.5,3.5)
最后结果：
｛A1(2,10),B1（5,8）,C2（4,9）｝
｛A3（8,4）,B2（7,5）,B3（6,4）｝
｛C1（1,2）,A2（2,5）｝
A1(2,10)
B1（5,8）,A3（8,4）,B2（7,5）,B3（6,4）,C2（4,9）
C1（1,2）,A2（2,5）
对应中心分别是（2,10),（6,6）,(1.5,3.5)
最后结果：
｛A1(2,10),B1（5,8）,C2（4,9）｝
｛A3（8,4）,B2（7,5）,B3（6,4）｝
｛C1（1,2）,A2（2,5）｝
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