Clustering: K-Means

K-Means

算法步骤

a. 设置聚类的个数K

b. 从样本集中任意选K个样本作为初始簇的中心

c. 计算每个样本与簇中心的距离，划分到最近的簇中

d. 重新计算每个簇的中心, 簇内所有点的平均值

e. 重复c和d，直到簇中心点不再变化，或者自定义的终止条件，例如迭代的最大次数等。