KMEANS算法的终止条件
K- MEANS算法的终止条件是什么??？
K-MEANS算法的终止条件可以是以下任何一个🦌——-🦃：1🦙🥅|🪢🦜、没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类😀🍄|🐨。2🌲🌿-🐵、没有（或最小数目）聚类中心再发生变化🐈⬛✨——🐳。3🌸-🎋😒、误差平方和局部最小🌥——🦋。伪代码选择k个点作为初始质心🐦🦢_🎎。repeat 将每个点指派到最近的质心🪡——_🎀🔮，形成k个簇🐵*-🌘，重新计算每个簇的质心🦗🐹-🖼😼，until☹️__🐯🐪，质心不发生变化😂🤢-——⚾🦎。
k均值聚类算法的具体步骤🐾🐊_🐰*：其步骤是预将数据分为K组*——_🥍🪰，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心🦛_😝，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离🐳——*🤫，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心🀄|-🐥。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类🌾-|😁🦉。每分配一个样本🦡-🐵🌦，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算🎃🎯-🐗。这个过程到此结束了？🎽|🦡。
K-MEANS算法的终止条件可以是以下任何一个🦌——-🦃：1🦙🥅|🪢🦜、没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类😀🍄|🐨。2🌲🌿-🐵、没有（或最小数目）聚类中心再发生变化🐈⬛✨——🐳。3🌸-🎋😒、误差平方和局部最小🌥——🦋。伪代码选择k个点作为初始质心🐦🦢_🎎。repeat 将每个点指派到最近的质心🪡——_🎀🔮，形成k个簇🐵*-🌘，重新计算每个簇的质心🦗🐹-🖼😼，until☹️__🐯🐪，质心不发生变化😂🤢-——⚾🦎。
k均值聚类算法的具体步骤🐾🐊_🐰*：其步骤是预将数据分为K组*——_🥍🪰，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心🦛_😝，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离🐳——*🤫，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心🀄|-🐥。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类🌾-|😁🦉。每分配一个样本🦡-🐵🌦，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算🎃🎯-🐗。这个过程到此结束了？🎽|🦡。
存在的问题K-means 算法的特点——采用两阶段反复循环过程算法🦝🐈⬛-_🌷🦟，结束的条件是不再有数据元素被重新分配🎀_🦋🦇：优点🐂-|💐🐿：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小⭐️☁️_-🪱。当聚类是密集的🐳——🐩🌼，且类与类之间区别明显时🌕🥀_-🐊🦈，效果较好🌺--*。对于处理大数据集😸🦒——🌷，这个算法是相对可伸缩和高效的🌾🌲——🧿，计算的复杂度为O(NKt)😅|-🏈🦩，其中N是数据对象的说完了😤|🐓🦁。
K-means 算法在步骤1 和步骤2 之间迭代🌴_-😌🐆，直到满足停止条件(即💐🐭-——🌙，没有数据点改变集群🐚🎗_|🦨，距离的总和最小化🤫|🐦，或者达到一些最大迭代次数)🤢👿——|🦉🌛。K 值的选择上述算法找到特定预选K 值和数据集标签🦜😗-🐽。为了找到数据中的集群数🌹_——🧵🎳，用户需要针对一系列K 值运行K-means 聚类算法并比较结果🌓||🐷🌻。通常🤤🐕_🐰，没有用于确定K 的精确值的方等会说✨_😹。
kmeans聚类算法?？
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🌼🐨|🎋🦙，并且对大等我继续说🐤-——*。
如果条件不满足则回到步骤（2）🎉🐃——🦢。k-means 算法接受输入量k 🙁|——🎲😴；然后将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小🦛|🦫。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”（引力中心）来进行计算的🌷🪰_|😚🦔。k-means 算法的工作过程后面会介绍🕹|🌟。
根据变量属性选择聚类算法(K-means,Kmodes,K-prototype?？
5.如果新的类中与旧的类中心的距离小于设定的阈值🪴-——😍🐲，可以认为我们进行的聚类达到预期的结果🌿🐌——😌，算法终止🐀🦝__🪄。6.如果新的类中心和旧中心的距离很大🌒🎆|🌷🌷，继续迭代3~5步骤🪶🪳_——🪰🕊。Kmodes算法原理与Kmeans原理一样🦜🐙|🙃，计算的距离的方法不同🌟🎈——🪶。Kmodes计算的是字符间的距离🌑🍂_🌍🦎。距离的计算😇-😼*：假设有两个点🌲🦢——|🤡：A😀🐞_🦋，B😍🍁--🤣，A=（a1,a2,a3好了吧🎾🌈_——😗😼！
而不是用于将数据点归类为预先定义的类别🦬🪰_🎨。kmeans算法通过计算数据点之间的距离并将它们分配到最近的聚类中心来工作😏__🐍，然后重新计算每个聚类的中心🌖🐼————🦣🐾，直到达到某种停止条件*_🤕*。因此🦆-*，kmeans更适合描述为聚类算法🐆🦛——🥏🐵，而不是分类算法⛈🐦|🐅*。分类算法是一种机器学习方法🐲|-😏，它能够将数据集中的实例划分到不同的类别中⚡️🌈——😮🤯。
kmeans聚类算法优缺点?？
1🐥_😻、优点k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法🦛🌹-🛷😌，算法简单🦩🦡|_🌴😤、快速🦅😿|😔。对处理大数据集🪁——🦅🦜，该算法是相对可伸缩的和高效率的🐈⬛😻——🦋😅，因为它的复杂度大约是O(nkt) O(nkt)O(nkt)🐅🦉-👻，其中n是所有对象的数目🐑🤥|_🪢🐩，k是簇的数目🦠——_🧿🙀，t是迭代的次数😣_|🦋🦆。通常k<<n😙|_🎊。这个算法经常以局部最优结束🐌🧵_🕊🐣。算法尝试找出使平方误差函数值最小希望你能满意🐽__🕊。
1. Kmeans聚类算法简介 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🤥——🎾😘。k是算法计算出的超参数🤬__🦧🐽，表示类的数量🎱|🍁👽；Kmeans可以自动分配样本到不同的类🎆🎋_🦁🐀，但还有呢？