1、任选 2、计算每个数据到 3、计算每个数据到 4、计算3中的新划分得到的每一类的中心位置 5、对于得到的中心点，计算每个数据，到

kmeans聚类算法python实现，直接运行就可以出图了 python 聚类 效果图

K-means聚类算法K-means聚类算法

kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。其实现步骤如下： (1) 随机选取K个对象作为初始的聚类中心 (2) 计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 (3) 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。 (4) 重复步骤2、3直到满足某个终止条件。终止条件可以是聚类中心再发生变化或者误差平方和局部最小等。 此代码可直接运行，在此基础上进行二次开发任务！

1、概述 本篇博文为数据挖掘算法系列的第一篇。现在对于Kmeans算法进行简单的介绍，Kmeans算法是属于无监督的学习的算法，并且是最基本、最简单的一种基于距离的聚类算法。 下面简单说一下Kmeans算法的步骤： 选随机选取K的簇中心（注意这个K是自己选择的） 计算每个数据点离这K个簇中心的距离，然后将这个点划分到距离最小的簇中 重新计算簇中心，即将每个簇的所有数据点相加求均值，将这个均值作为对应簇的新簇中心。 重复2、3步，直到满足了你设置的停止算法迭代的条件 注意：停止算法迭代的条件一般有三个： 没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。 没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。 误差

java实现kmeans算法，可以处理任意维度的向量。并将聚类结果写入文本。 java实现kmeans算法，可以处理任意维度的向量。并将聚类结果写入文本。

主要为大家详细介绍了Python实现Kmeans聚类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

该程序获取图像和所需的分区数，并找到不同类别的均值并提供分类图像（面具）。

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包含KMeans以及KMeans++聚类算法的python实现，以及测试文件读写的框架程序。其中KMeans.py是以随机初始化聚类中心的方法实现聚类，KMeanspp.py则是以KMeans++的方式初始化聚类中心。testKMeans.py则是主函数入口，负责打开文件，调用算法，显示运行结果。所有文件用python编写，并配有详细注释。