kmeans算法简单例题 k均值聚类公式？

k均值聚类公式？

Sigma=[1，0 0，1

]mu1=[1，-1

]x1=mvnrnd（mu1，Sigma，200）

mu2=[5.5，-4.5

]x2=mvnrnd（mu2，Sigma，200）

mu3=[1，4

]x3=mvnrnd（mu3，Sigma，200）

mu4=[6，4.5

]x4=mvnrnd（mu4，Sigma，200）

mu5=[9，0.0

]x5=mvnrnd（mu5，Sigma，200）

%要聚集的1000个数据点

X=[x1 x2 x3 x4 x5

]%显示数据点

绘图（x1（：，1），x1（：，2），“r.”）按住

绘图（x2（：，1），x2（：，2），“b.”）

绘图（x3（：，1），x3（：，2），“k.”）

绘图（x4（：，1），x4（：，2），“g.”）

绘图（x5（：，1），x5（：，2），“m.”）

保存myX%第一步：选择k个初始簇中心，Z1（1）、Z2（1）、ZK（1），其中括号中的序列号是找到簇中心的迭代操作的第二序列号。聚类中心的向量值可以任意设置。例如，可以选择初始K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。

第二步是根据最小距离准则将模式样本{x}分配给K个聚类中心之一。

假设I=J，则K为迭代运算的次序列号，第一次迭代K=1，SJ为第J个簇，其簇中心为ZJ。

第3步：计算每个聚类中心的新向量值ZJ（k1），j=1，2，K

找到每个聚类域中样本的平均向量：

其中NJ是第j个聚类域中的样本数SJ。以均值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个聚类的样本均值向量，因此称为K-means算法。

第4步：如果J=1，2，K，则返回第二步，逐个重新分类模式样本，并重复迭代操作；

如果J=1，2，则算法收敛，计算结束。

k均值聚类算法原理？

当您问这个问题时，您可能主要怀疑Python的性能。事实上，Python的许多更好的模块都是用C语言编写的，例如，numpy是一个常用的Python数值计算库，它是用C语言实现的，而且计算机的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作为人工智能产品开发中最流行的编程语言，人工智能相关产品的开发自然离不开大数据的支持，因此Python能否进行大规模的数值计算，毋庸置疑。

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