数据挖掘的案例及{练：jí}分析

k均值聚类算法原理？? 算法：第1步：选择k个初始簇中心，Z1（1），Z2（1），…”，ZK（1），其中括号内的序数是寻找聚类中心的迭代操作的序列号。簇中心的向量值可以任意设置，例如，可以选择初始K图案样本的向量值作为初始聚类中心

k均值聚类算法原理？

? 算法：

第1步：选择k个初始簇中心，Z1（1），Z2（1），…”，ZK（1），其中括号内的序澳门永利数是寻找聚类中心的迭代操作的序列号。簇中(pinyin：zhōng)心的向量值可以任意设置，例如，可以选择初始K图案样本的向量值作为初始聚类中心。

第二步：根据最小距离准则将模式样本{x}分配给《繁体：給》K个聚类中心之一。

假设I=J，其中k是迭代操作的序列号，第一次迭代k=1，SJ代{pinyin：dài}表第J个簇，它的簇中心是（读：shì）ZJ。

步骤3：计算每个簇中心的新向(繁体：嚮)量值，ZJ（K1），j=1，2，k

求出每个簇域样本的平{pinyin：píng}均向量：

其中NJ是第j个簇域SJ中包含的样本数。以平均向量作为新的聚类中心，可以最小化以下聚类准则函数：

在这一步中，我们需要分别计算K个聚类的亚博体育样本{pinyin：běn}均值向量，因此称之为K均值算法。

步骤4：如果J澳门金沙=1,2，K，返回到第二步，对模式样本逐个重新【读：xīn】分类，重复迭代操作；

如果J=1，2k澳门新葡京，则算法{pinyin：fǎ}收敛，计算结束。

聚类是未知的类数结果，可以分为10个类或100个簇。只有数据根据一定的相似性条件进行聚合。当然，有一些聚类算法可以让用户定义类的数量，但是数量不容易确定。分类就是要知道类的总数，并且清楚地知道这个类的特征，然后把未知的按照一定的规则变成某个类

对聚类数据集进行聚类，这样就有东西成堆了。分类可以多多少{练：shǎo直播吧}少，当然，大量的数据可以很好地说明分类算法的优势。但事实上，在分类算法确定了一些规则后，只能有一个未知数据，也可以将其划分为某个类别。但是如果聚类算法中只有一个未知数据，如何对其进行采集。