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请描述K-means的原理，说明选择聚类中心的方法。

[问答题]
请描述K-means的原理，说明选择聚类中心的方法。
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pein531头像 pein531
KMeans算法的计算流程伪代码如下：
输入：样本集D={x1, x2, x3,…,xm}，聚类簇数k
输出：簇划分C={C1,C2,…,Ck}
从D中随机选取k个样本作为初始向量；
repeat:
    初始化所有Ci为空集；
        对于样本集里每个样本x:
    计算x与k个初始向量的距离，选择距离最小的初始向量的簇标记j作为x的簇标记，将x加入Cj中；
        对于每个簇：
计算新的均值向量，如果新的均值向量与上一步的不同，则更新；否则保持当前均值向量 不变；
until 当前均值向量均未更新；
发表于 2020-10-31 12:01:08 回复(0)
earnestbin头像 earnestbin
K-means基本原理口述：
    K-means通过迭代，将数据集分成K个簇，使得每个簇中的样本点到簇中心的距离平方和最小
聚类中心选取方法：
    通过K-means++来选择初始质心
发表于 2019-07-15 16:15:02 回复(0)
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问题信息

算法工程师 唯品会 2019
来自：唯品会2019秋招算法类
上传者：小小
难度：
2条回答 1703浏览

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