k-means聚类算法的研究全解[共18页]

k-means聚类算法的研究1．k-means算法简介1.1k-means算法描述给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k,划分算法将对象组织划分为k个簇（k<=n）,这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如,基于距离的差异性函数,使得根据数据集的属性,在同一个簇中的对象是“相似的”,而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心,通过反复迭代运算,逐步降低目标函数的误差值,当目标函数收敛时,得到最终聚类结果。这类方...