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。
Python能否进行大规模数值计算？
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。
在Python中聚类后，如何知道哪个样本属于哪一类？
首先可以看到聚类后的样本
如果使用Python sklearn中的K-means聚类算法，算法类本身就有一些属性可以知道聚类后的情况。
例如，有一些模型属性，clusterucentersuuuuuux是聚类后得到的聚类中心，标签uuux如上图所示，样本[1.4，0.2]对应第三个类别，聚类结果还有每个类别的聚类中心和每个类别的样本数。这种方法可以用来寻找相应的标签分类。
当然，还有一种预测方法，可以直接输出输入样本的类别标签
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