kmeans算法原理和步骤 K-means的算法优点？

K-means的算法优点？

K-means聚类算法的优点如下：1。算法简单快速。对于大数据集具有较高的效率和可扩展性。时间复杂度近似线性，适合于挖掘大型数据集。K-means聚类算法的时间复杂度为O（NKT），其中n表示数据集中的对象个数，T表示迭代次数，K表示聚类个数。

k-means聚类算法为什么会受到样本输入顺序的影响？

由于聚类算法会在一开始就随机设置聚类中心，然后迭代直到分类成功，因此样本的输入顺序会影响聚类算法初始聚类中心的选择，进而影响整个聚类算法模型。

该算法的原理如下：

选择k个类别

随机初始化k个聚类中心

计算每个数据点到中心点的距离，哪个数据集的中心接近哪个数据集的中心

计算每个聚类中心作为一个新的聚类中心

重复上述步骤，直到每个聚类中心聚类中心在每次迭代后几乎没有变化

k-均值算法是聚类分析中最基本、应用最广泛的划分算法。它是一种已知聚类类别数的聚类算法。当类别数为k时，对样本集进行聚类，并根据给定的聚类目标函数（或聚类效果准则）由k来确定聚类结果，算法采用迭代更新的方法。每次迭代都是在目标函数值递减的方向上进行的。最终的聚类结果使目标函数的值达到最小值，达到较好的聚类效果。采用平均误差准则函数E作为评价聚类结果的准则之一，保证了算法的可靠性和有效性。

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