k均值聚类分析结果怎么看 k均值聚类算法原理？

k均值聚类算法原理？

第1步：选择k个初始聚类中心，Z1（1）、Z2（1）、ZK（1），其中括号中的序列号是找到聚类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均值聚类法和系统聚类法有什么区别，这两种聚类方法的适用条件都是什么？

适用条件：系统聚类方法适用于二维有序样本，样本数相对均匀。K-means聚类方法适用于快速、高效的聚类，尤其适用于大量的数据。

它们之间的区别如下：1。不同的参考文献。1K-均值聚类：一种迭代聚类算法。

2. 系统聚类法：又称层次聚类法，是聚类分析的一种方法。

2、K-均值聚类方法：随机选取K个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象与每个种子聚类中心的距离，将每个对象分配到最近的聚类中心。

2. 系统聚类法：首先将每个样本看作一个群体，然后将最近的样本（即距离最小的群体）聚类成一个小群体，再根据群体之间的距离将聚合的小群体进行合并，然后继续进行，最后将所有的子群体进行聚类聚集成一个大的群体。

3、不同的目的

1。K-均值聚类法：终止条件可以是没有（或最小数量）的对象被重新分配到不同的聚类中，没有（或最小数量）的聚类中心再次发生变化，并且误差平方和局部最小。

2. 系统聚类法：以距离为相似统计量，确定新类与其他类之间距离的方法，如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、群平均法、方差平方和法等，欧几里德距离，等等

西格玛=[1，0 0，1

]mu1=[1，-1

]x1=mvnrnd（mu1，西格玛，200）

mu2=[5.5，-4.5

]x2=mvnrnd（mu2，西格玛，200）

mu3=[1，4

]x3=mvnrnd（mu3，西格玛，200）

mu4=[6，4.5

]x4=mvnrnd（mu4，西格玛，200）

mu5=[9，0.0

]x5=mvnrnd（mu5，西格玛，200）

%获取要聚集的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%保存X并将其加载到其他文件中

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