2019-06-20
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k-均值聚类原理？
问、k-均值聚类原理？
答：
1）第一步，指定聚类数 k 值，确定聚类数的最重要的依据为组（类）内成员的商业意义；
2） 第二步，确定 k 个初始类中心
类中心是类特征的典型代表，一般来说初始类中心可以根据经验和随机两种方式确定。
3） 第三步，根据距离最近原则聚类
依次计算每个样本点到 k 个中心的距离，根据最近原则，将样本点分别分配到 k 个类中；
4）第四步，重新确定 k 个类中心
计算 k 类中所有样本点均值，将均值视为新的类中心；
5）第五步，迭代停止
判断是否满足算法停止条件——迭代次数与类中心偏离程度——如果不满足条件，则返回到第三步。
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