KMEANS算法的处理流程
最常用的聚类算法——K-Means原理详解和实操应用(R&Python)?？
在Python中😇🦈|😊🦡，利用scikit-learn库的KMeans😰🦨_😋，我们可以轻松实现算法🌱🦘_|🦜🌪。例如😖|-🀄，设置n_clusters为3🌩_🛷，通过肘部法则确定最佳聚类数🧶🎖_|🏅🦆，然后构建模型并获取聚类结果🦅😻-🐋、中心点😸|🦟🦬、SSE等信息🙄😫——😫。可视化结果🐰——🐾🏏，如鸢尾花数据集的花瓣长度和宽度分布🐣——🥅🦒，有助于理解聚类效果🐑🐹——🌲🐒。通过R语言的kmeans包🪢🪶——-😋，我们同样能分析usarrests数据🦠——⛸，观察K=4后面会介绍🐘--🍂🦤。
处理流程🍃-🪀🐗：1💀🦫-|🎁、从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心🎐|——👹😃。2🌻|🐄、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🎍🐑-😘🌞、重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）😮-——🦃🥀。4🌾🌛_🀄、循环2到3直到每个聚类不再发生变化为止🐫_🐦🤗。k-means 算法接受输入等我继续说🦙🐖-🐚😰。
在Python中😇🦈|😊🦡，利用scikit-learn库的KMeans😰🦨_😋，我们可以轻松实现算法🌱🦘_|🦜🌪。例如😖|-🀄，设置n_clusters为3🌩_🛷，通过肘部法则确定最佳聚类数🧶🎖_|🏅🦆，然后构建模型并获取聚类结果🦅😻-🐋、中心点😸|🦟🦬、SSE等信息🙄😫——😫。可视化结果🐰——🐾🏏，如鸢尾花数据集的花瓣长度和宽度分布🐣——🥅🦒，有助于理解聚类效果🐑🐹——🌲🐒。通过R语言的kmeans包🪢🪶——-😋，我们同样能分析usarrests数据🦠——⛸，观察K=4后面会介绍🐘--🍂🦤。
处理流程🍃-🪀🐗：1💀🦫-|🎁、从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心🎐|——👹😃。2🌻|🐄、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🎍🐑-😘🌞、重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）😮-——🦃🥀。4🌾🌛_🀄、循环2到3直到每个聚类不再发生变化为止🐫_🐦🤗。k-means 算法接受输入等我继续说🦙🐖-🐚😰。
（1）从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心🍂*-🍁🐅；（2）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）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）🤔🐷——🐞🪅；（4）计算标准测度函数🐷*|——🐷，当满足一定条件🥌——-🦡，如函数收敛时🐝_——🏅🐕，则算法说完了🦄_🎀。
1. 选择更好的初始聚类中心点*🕸_😲🌓：可以采用K-means++算法来选择更好的初始聚类中心点🦅——🌪。2. 使用更合适的距离度量方法🌲————😟🐒：可以根据数据的特点选择更适合的距离度量方法💐🙀--🌹。3. 动态调整簇个数🐈⬛——-🤭🐕：可以通过评估聚类结果的质量来动态调整簇个数😁——🤭🦣，以获得更好的聚类效果*_🏈😘。4. 使用加权C均值算法🌲_|🐬：加权C均值算法可以根据数还有呢？
Kmeans聚类算法简介(有点枯燥)?？
(1). 算法原理简单🤫🎋-🪶🤧。需要调节的超参数就是一个k🐬🦛——💐。(2). 由具有出色的速度和良好的可扩展性🙁||🐯🌻。7.2 缺点 (1). 在Kmeans 算法中kk 需要事先确定😇🧵-🐈⬛，这个kk 值的选定有时候是比较难确定🐷💐-_🦓。(2). 在Kmeans 算法中🕊——🐽🐸，首先需要初始k个聚类中心🐞_🐚🌤，然后以此来确定一个初始划分🌥||🎃🦊，然后对初始划分进行优化😩_|😷。这个初始等会说🐗_😑🐳。
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🍃-_🐅🦊，计算目标函数到此结束了？🐋-🦘🥈。
K-Means聚类算法?？
K值🌵🦗——🐊：要得到的簇的个数质心🕸😮|*：每个簇的均值向量*——|🐝，即向量各维取平均即可距离量度🐉|🥊🐍：常用欧几里得距离和余弦相似度（先标准化）算法流程😲🤕——🏈😡：1🐕🦺🎊|_🐋、首先确定一个k值🧿♠|——😹，即我们希望将数据集经过聚类得到k个集合🕸|——🐚🦬。2*|_🐔🐃、从数据集中随机选择k个数据点作为质心🦚-——🐡🥈。3🐒-😩、对数据集中每一个点*|-🧿，计算其与每一个质心的距离（..
1🧩😿_|🐷😤、从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心✨🦡__🦥😆；2🐫|🐳🌎、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🦕♣_-🦟、重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）4😛——🦫🍃、循环步骤2和3🦜-🍂🌻，直到每个聚类不再发生变化为止缺点😼🎍||*⛈：1😼🦘--🐱、聚类个数K需要等我继续说🎖——🐋😳。
如何改进kmeans算法中的k的选取问题?？
K-Means聚类算法原理k-means 算法接受参数k 😧🤣——🌈🤬；然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足🎇🦏——_*：同一聚类中的对象相似度较高🧐🐌————🐐；而不同聚类中的对象相似度较校聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”后面会介绍🎃🐳|🐵。
算法的步骤包括初始化K个聚类中心🐭_——😂，计算每个对象与这些聚类中心的距离🌪🐜|🐨，将对象分配到距离最近的聚类中心所对应的簇中🦁-🦈🦝，然后根据已分配的对象重新计算各簇的聚类中心🐥——😪。这个过程不断迭代🥌-🐨😖，直到满足某个终止条件为止👺——🍄😁，比如簇中心不再发生变化🐩——😍😞，对象不再重新分配等🐽🌏|_🕸🦄。K均值聚类算法的优点在于简单易实现🎐🦇——|🤠⛅️，并且对大希望你能满意⛳🎈_🐞。