Kmeans.docx K均值聚类算法实验报告

上传者: 44412076 | 上传时间: 2021-07-29 14:59:48 | 文件大小: 858KB | 文件类型: DOCX
1.理解掌握K-means聚类算法的基本原理;
2.学会用python实现K-means算法
K-Means算法是典型的基于距离的聚类算法,其中k代表类簇个数,means代表类簇内数据对象的均值(这种均值是一种对类簇中心的描述),因此,K-Means算法又称为k-均值算法。K-Means算法是一种基于划分的聚类算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种,k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。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。

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