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K-均值聚类算法，由张明磊报道，1，2020/8/3，K-均值算法是一种典型的基于距离的聚类算法，它使用距离作为相似性的评价指标，即两个物体之间的距离越近，它们的相似性越大。该算法认为类是由距离较近的对象组成的，所以最终的目标是得到紧凑且独立的类。2，2020/8/3，假设数据集是(x1，x2，xn)，并且每个xi是一个D维向量，K-means聚类的目的是给定k(kn)的值，将原始数据分成K个类：S=S1，S2，SK在数值模型上，也就是说，找到下面的表达式(2)根据最小距离原则将数据样本集中的样本分配到最近的聚类；(3)根据聚类结果，重新计算k个聚类的中心，并将其作为新的聚类中心；(4)重复步骤2.3，直到群集中心不变。4，2020/8/3，数学表达式：n:样本数。k:样本分为k类。Rnk:第n个采样点是否属于第k类，如果是，rnk=1，如果不是，rnk=0。kth中心点。5，2020/8/3，K-means要做的就是最小化这个函数。迭代方法：1 .修正k得到rnk。2.修正rnk并找到最优K，6，2020/8/3，求rnk并求K，7，2020/8/3，8，2020/8/3，k- means算法性能分析优势：1 .K-means算法框架清晰、简单、易懂。2.对于处理大型数据集，该算法相对可扩展且高效，计算复杂度为0(NKt

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