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机器学习day14K均值算法

K均值算法

K均值聚类的核心目标是将给定的数据集划分成K个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。

数据预处理，包括但不限于归一化，离群点处理等
随机选择K个簇中心，我们记为
定义代价函数，
令t=0,1,2,3...，进行迭代，重复直至J收敛
此时，对于每个样本，将分配到距离最近的簇

对于每个簇k，重新计算各个簇的中心

K均值在迭代中，如果J没有达到最小值，那么首先重新计算当前簇的中心，调整每个样例所属的类别来让J的值减少，之后计算，调整簇中心使J减少，如此重复迭代，直到J减少到最小值，此时也收敛。

K均值算法示意图

K均值聚类算法迭代

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