k_means算法
典型的聚类算法有哪些,并简述K-means算法的原理及不足? -
K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。密度聚类算法：通过给定密度阈值来确定簇，相对稠密的区域被视为簇的中心点，较稀疏的区域则被视为噪声。
C均值（K-means）算法是一种聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇包含最靠近该簇中心的数据点。其算法流程如下：1. 选择K个初始聚类中心点，可以随机选择或根据实际需求选择。2. 将所有数据点分配到距离它们最近的聚类中心点所在的簇中。3. 重新计算每个簇的中心点。4. 重复步骤2和3，直到簇中希望你能满意。
K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。密度聚类算法：通过给定密度阈值来确定簇，相对稠密的区域被视为簇的中心点，较稀疏的区域则被视为噪声。
C均值（K-means）算法是一种聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇包含最靠近该簇中心的数据点。其算法流程如下：1. 选择K个初始聚类中心点，可以随机选择或根据实际需求选择。2. 将所有数据点分配到距离它们最近的聚类中心点所在的簇中。3. 重新计算每个簇的中心点。4. 重复步骤2和3，直到簇中希望你能满意。
K-means是一种聚类算法，而不是分类算法。K-means算法将数据点集分成若干个相似的组或“簇”，使得每个数据点都属于一个簇，并计算每个簇的中心点作为该簇的代表。这个过程是一种无监督学习，因为它不需要标签或已知分类来工作。虽然K-means在某些应用中可以间接用于分类，例如通过聚类找到数据中的模式，..
kmeans不是分类算法，是一种无监督学习的聚类算法，kmeans算法的核心目的是将数据划分为不同的组或“簇”，这些组是基于数据点之间的相似性来形成的，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，直到达是什么。
kmeans的k是什么? -
K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类到此结束了？。
k-means,k指类别个数，means平均的意思，类别和平均，这两个词基本上阐述了k-means聚类算法的中心思想，用一种取平均值的方法来把数据点分为k类，取平均值的方法指的是通过计算同一类数据点的中心，不断地寻找i数据点中心，直到所有的数据点都很好的被分到相应的类别中。这里我用很好这个词来形容，实际上是什么。
如何使用K- MEANS算法对图像进行聚类? -
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-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-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。amp;#160后面会介绍。
kmeans算法原理 -
K-means算法是一种典型的基于划分的聚类算法该算法具有运算速度快，执行过程简单的优点，在很多大数据处理领域得到了广泛的应用。利用相似性度量方法来衡量数据集中所有数据之间的关系，将关系比较密切的数据划分到一个集合中。K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中，计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的等会说。
1、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。2、K-MEDOIDS算法：这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的好了吧！