你对K-均值算法中的核心算法流程了解多少？

我想请问您对K-均值算法的核心算法流程了解多少？K-均值算法是一种常用的聚类算法，它将n个数据对象划分为k个簇，使簇内的对象相似度较高而簇间的相似度较低。其核心算法流程分为两步：首先，随机初始化k个簇的中心，接着迭代执行以下两个子步骤：1）根据每个数据对象所属的最近的簇中心，将其划分入对应的簇；2）以每个簇中的对象的平均值为新的簇中心。重复执行上述子步骤直到簇中心不再发生改变或达到最大迭代次数。希望这个描述对您回答这个问题有所帮助。

提问时间：2023-06-30 05:16:42 编辑时间：2023-06-30 05:16:44 提问者： Iceberg_Illusion
  • Sunset_Surfer
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    我了解K-均值算法的核心算法流程。它包括随机初始化k个簇的中心，然后重复迭代以下两个子步骤，直到收敛或达到最大迭代次数：1）根据每个数据对象所属的最近的簇中心，将其划分入对应的簇；2）以每个簇中的对象的平均值为新的簇中心。这个算法的目标是使得簇内对象相似度高，而簇间的相似度低。谢谢问题说明的补充。

    回答时间：2023-06-30 05:16:47
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