KMEANS算法的终止条件
K-MEANS算法的终止条件 -
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。
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。
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大数据十大经典算法之k-meansk均值算法基本思想：K均值算法是基于质心的技术。它以K为输入参数，把n个对象集合分为k个簇，使得簇内的相似度希望你能满意。 大数据十大经典算法之k-meansk均值算法基本思想：K均值算法是基于质心的技术。它以K为输入参数，把n个对象集合分为k个簇，使得簇内的相似度展开 我来答1个回答#希望你能满意。
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。这个过程还有呢？
K-MEANS算法的处理流程 -
一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。算法的时间复杂度上界为O(n*k*t), 其中t是迭代次数。k-means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法，属于非监督学习方法。此算法以k为参数，把n 个对象分为k个簇，以使簇内是什么。
3、主要需要调参的参数仅仅是簇数k。缺点：1、K值需要预先给定，很多情况下K值的估计是非常困难的。2、K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的，不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同，对结果影响很大。3、对噪音和异常点比较的敏感。用来检测异常值。4、采用迭代方法，可能只能得到局部的最优解，..
kmeans算法基本步骤 -
kmeans算法基本步骤如下：1、从数据中选择k个对象作为初始聚类中心。2、计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分。3、再次计算每个聚类中心。4、计算标准测度函数，之道达到最大迭代次数，则停止，否则，继续操作。K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-等我继续说。
while(1)//无限循环，退出条件是新旧中心点的距离小于0.005.{ for(i=0;i<3;i++)//记录每一类的个数的数组赋初值count[i]=0;for(i=0;i<3;i++)//新中心点的坐标拷贝到旧中心点数组中，因新中心点需重新计算。for(j=0;j<3;j++)oldcentral[i][j]=newcentral[i][j];for(i=0后面会介绍。
K-means原理、优化、应用 -
2、从队列中选择一个簇进行K-Means算法划分，划分为两个子簇，并将子簇添加到队列中。3、循环迭代步骤2操作，直到中止条件达到(聚簇数量、最小平方误差、迭代次数等)。4、队列中的簇就是最终的分类簇集合。从队列中选择划分聚簇的规则一般有两种方式；分别如下：1、对所有簇计算误差和SSE(SSE也可以有帮助请点赞。
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，并且对大后面会介绍。