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、 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;
3、 重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)
4、循环步骤2和3,直到每个聚类不再发生变化为止
缺点:
1、聚类个数K需要自己决定,因此在不知道具体有多少类时需要从2开始多次尝试,选择最好的
2、当k确定时,聚类效果和初始中心选择有关,所以算法很不稳定
3、算法在维数较多时,由于需要多次迭代,花费时间较长
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、 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;
3、 重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)
4、循环步骤2和3,直到每个聚类不再发生变化为止
缺点:
1、聚类个数K需要自己决定,因此在不知道具体有多少类时需要从2开始多次尝试,选择最好的
2、当k确定时,聚类效果和初始中心选择有关,所以算法很不稳定
3、算法在维数较多时,由于需要多次迭代,花费时间较长
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