K 均值 聚类算法 ， 关于K均值聚类分析 ， K均值/12334 。给定一组数据点和所需个数聚类 k，k由用户指定，k 均值算法按照一定的距离函数将数据重复划分为k 聚类个，比较流行的方法有聚类K-1聚类System聚类和K-1聚类Method，K 均值 聚类算法是一种迭代的聚类 分析算法，它的步骤是预先将数据分成k组，然后随机选取k个对象作为初始 。然后计算每个对象与每个种子的距离聚类 center ， 将每个对象赋给最近的聚类 center 。
【k均值聚类分析运算】
1、 聚类 分析(clusteranalysis我们来看看这里聚类 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 。
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 分析案例(一前注:聚类简介:点击此处聚类 -3/案例(1):世界银行样本数据集层次结构聚类- 。食物消费关系到个人的整体健康状况、食物的营养价值、购买食物的经济性和消费环境 。这个分析涉及到25个欧洲国家的肉类和其他食物的关系 。观察肉类和其他食物之间的相关性是很有趣的 。
为了应用K-1聚类步骤1:收集和描述数据该任务使用名为protein的数据集，该数据集以标准格式存储在CSV文件中，包含25行数据和10个变量 。数据获取路径的数值型变量如下:redmeatweihitemategsmilkfishcarealstarchnutsfr
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