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K均值聚类分析法的论文

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2.系统聚类方法:又称层次聚类方法，聚类方法是一种分析的方法 。两者的区别如下:1，它指的是不同的1，K 均值 聚类方法:它是一种迭代的聚类分析算法 ， k -0分区的初始聚类中心由K1 聚类分区的解生成，聚类效果取决于两个因素:1 。距离测量2 ， 聚类算法聚类常用算法分析K均值 。

1、 聚类分析(clusteranalysis来这里看看聚类分析 。比较流行的方法有聚类和k 均值 聚类，属于拆分聚类方法 。KMeans算法的思想很简单 。对于给定的样本集，根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。目的是最小化Esum(x\miu_i)，其中\miu_i是每个簇的均值 。直接求上述公式的最小值并不容易，这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。
【K均值聚类分析法的论文】
上面的图A代表初始数据集，假设k3 。在图B中 ， 我们随机选取三个K类别对应的类别质心，即图中的红绿和草绿质心，然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离，将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别 ， 如图c所示 ， 计算样本与红绿和草绿质心的距离后 ， 第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时，我们找到我们当前点的新质心，分别标记为红色、绿色和草绿色，重复这个过程，将所有点的类别标记为最近质心的类别，找到新质心 。

2、K-Means 聚类算法问题导入如果有这样的情况 ， 有一天你想去某个城市旅游，这个城市有70个你想去的地方，现在你只有每个地方的地址 。这个地址列表很长，有70个位置 。一定要提前做好准备 。你应该把一些接近的地方放在一起组成一个小组，这样你就可以安排交通工具到达这些小组的“一个地址”，然后步行到每个小组中的地址 。那么，如何确定这些群体 ， 如何确定这些群体的“一个地址”呢？

本文提供的kmeans 聚类分析方法可以用来解决这类问题 。1.聚类以为所谓的聚类算法是指将一堆未标记的数据自动分成几类的方法，属于一种无监督的学习方法 。这种方法要保证同一类别的数据具有相似的特征，如下图所示:根据样本之间的距离或相似度，样本越相似 ， 差异越小，将样本归为一类(聚类) 。

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