kmeans原理
简介：关于kmeans原理的相关疑问，相信很多朋友对此并不是非常清楚，为了帮助大家了解相关知识要点，小编为大家整理出如下讲解内容，希望下面的内容对大家有帮助！
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1、kmeans原理如下：
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3、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。
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5、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-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++,距离计算优化elkanK-Means算法和大数据情况下的优化MiniBatchK-Means算法。
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