总结K-means分类算法的关键特征
K-means集群算法是一种未监督的机器学习方法,用于将数据分为K集群.该算法的关键特征是: 1.中心类初始化:算法从随机选择K的初始中心类开始,其中K是所需的集群数量. 2.分类分类:每个数据点根据距离计量分配给最近的中心类,每个分类分类的点组合形成一个集群. 3.重新计算中心类:然后重新计算作为集群内的所有点的平均值. 4.代过程:步骤2和3重复,直到对集群的点分配不再发生变化或达到最大的代数. 5.结果:该算法实现K的数据集群,其中K的最小距离和K的中心点之间的差距会变化.可轻松地实现K的初始数据分类,但K的选择和对每个集群的最小距离是有效的.