前言：
此刻各位老铁们对“kmediods算法”可能比较看重，你们都需要学习一些“kmediods算法”的相关知识。那么小编在网摘上网罗了一些对于“kmediods算法””的相关内容，希望咱们能喜欢，姐妹们一起来学习一下吧！“k-means 算法” 可以把数据按要求分为k 个簇，这是最基本、最有代表性的聚类算法。即是按实现给定的簇的数量进行分类。
举例：有如下数据，以两点间距离长短表示数据间差距；将簇的数量定为3。
首先，每一个点都要结算到三个中心的距离，找到距离哪一个中心最近。这样第一次形成了3个簇。然后将中心点移动到每一个簇的重心位置，注意此时图中点距离三个中心的距离可能会发生变化，需要重新计算到最短中心的距离。这样第二次形成了3个簇。然后再将中心移动到簇的重心位置，如此重复，直到中心点不再变化。
版权声明：
本站文章均来自互联网搜集，如有侵犯您的权益，请联系我们删除，谢谢。
标签： #kmediods算法
