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(1) K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 (2) 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离,将数据对象分到距离聚类中心最近的那个数据集中,当所有数据对象都划分以后,就形成了K个数据集(即K个簇) (3)接下来重新计算每个簇的数据对象的均值,将均值作为新的聚类中心 (4)最后计算每个数据对象到新的K个初始化聚类中心的距离,重新划分 (5)每次划分以后,都需要重新计算初始化聚类中心,一直重复这个过程,直到所有的数据对象无法更新到其他的数据集中。 |
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