k-means算法（k-均值聚类算法）是一种基本的已知聚类类别数的划分算法。它是很典型的基于距离的 聚类 算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。它是使用欧氏距离度量的（简单理解就是两点间直线距离，欧氏距离只是将这个距离定义更加规范化，扩展到N维而已）。它可以处理大数据集，且高效。它的输入自然是数据集和类别数。聚类结果是划分为k类的k个数据集。根据聚类结果的表达方式又可以分为硬 k-means(HCM)算法、模糊k-means算法(FCM)和概率k-means算法(PCM)。

基本思想：

它是基于给定的聚类目标函数，算法采用迭代更新的方法，每一次迭代过程都是向目标函数减小的方向进行，最终聚类结果使得目标函数取得极小值，达到较好的分类效果。

原始的k-means算法首先随机选取k个点作为初始聚类中心，然后计算各个数据对 象到各聚类中心的距离，把数据对象归到离它最近的那个聚类中心所在的类； 调整后的新类计算新的聚类中心，如果相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明 数据对象调整结束，聚类准则函数f已经收敛。在每次迭 代中都要考察每个样本的分类是否正确，若不正确，就要调整。在全部数据调整 完后，再修改聚类中心，进入下一次迭代。如果在一次迭代算法中，所有的数据 对象被正确分类，则不会有调整，聚类中心也不会有任何变化，这标志着f已 经收敛，算法结束。其实这跟普通的前馈神经网络使用逆向传播算法训练模型的原理类似，分析误差，修改模型直至达到要求的误差范围。

算法框架：

1)给定大小为n的数据集，令O=l，选取k个初始聚类中心 Zj(O)，j=1，2，3，．．．，k，O代表不同迭代轮数的聚类中心

2)计算每个样本数据对象与聚合中心的距离D(xi，Zj(O))，i=1，2，3，…，并分类

3）令O=O+1，计算新的聚类中心

和误差平方和准则f(目标函数)值:

4)判断：若If(O+1)-f(O)I<theta（f收敛）或者对象无类别变化，则算法结束，否则，O=O+1，返回2)步；

(1) kmeans 简介 K-means 算法 是很典型的基于距离的 聚类算法 ，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该 算法 认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该 算法 第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该 算法 在... 2、分别计算每个样本点到 K个簇核心的距离（这里的距离一般取欧氏距离或余弦距离），找到离该点最近的簇核心，将它归属到对应的簇 3、所有点都归属到簇之后， M个点就分为了 K个簇。之后重新计算每个簇的重心（平均距离中心），将其定为新的“簇核心”； 4、反复迭代 2 - 3 步骤 ，直到达到某个中止条件 常用的中止... K-means 算法 的基本 原理 K-means 算法 的概念 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。 K-means 算法 的思想 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个初始化聚类中心，然后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），接下 通过机器学习教学视频，初识KNN 算法 ，对 原理 和 算法 流程通过小应用进行Python实现，有了自己的一些理解。因此在此整理一下，既是对自己学习的阶段性总结，也希望能和更多的朋友们共同交流学习相关 算法 ，如有不完善的地方欢迎批评指正。1、 K-Means 算法 原理 DT，全称Decision Trees，即常说的决策树 算法 。2、 K-Means 流程框图在建立训练集时，3、 K-Means 代码实现参照麦子学院4、K-... k-means 聚类算法 原理 简介概要 算法 思想 算法 流程图解代码实现 K-means 算法 是最普及的 聚类算法 ，也是一个比较简单的 聚类算法 ，所以刚接触的同学不要感到害怕。 算法 接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组，同时， k-means 算法 也是一种无监督学习。 算法 思想 k-means 算法 的思想比较简单，假设我们要把数据分成K个类，大概可以分为以下几个 步骤 ： 随机选取k个点，作为聚类中心； K-MEANS 算法 :输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。输出：满足方差最小标准的k个聚类。处理流程：        （1）  从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；（2）  循环（3）到（4）直到每个聚类不再发生变化为止（3）  根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；（4）  重新计算每个（有变 一、什么是簇？ 我们知道聚类就是让机器把数据集中的样本按照特征的性质分组，直观上来看，簇是一组一组聚集在一起的数据，在 一个簇 中的数据就认为是 同一类 ，簇就是聚类的结果表现。实际上簇并没有明确的定义，并且簇的划分没有客观标准，我们可以利用下图来理解什么是簇。该图显示了20个点和将它们划分成簇的3种不同方法，标记的形状（口、△、☆等）表示簇的隶属关系。 图中分别将数据划分成两个簇、四个簇和六个簇。直观地看，将图b的2个较大的簇再划分成4个簇好像也不无道理，这可能是人的视觉系统造成的假象。 该图表明簇的定义 一、 K-Means 聚类 其实它是一种基于质心的聚类，为什么这么说呢？因为它的设计思想就是从总样本中找到几个标志性的数据，将其定为每个簇的数据中心，然后分别判断每个数据的距离状况，然后进行更新每个簇内的质心。 对于样本集 D={x1,x2...xn}D=\{x_1,x_2...x_n\}D={x1​,x2​..