kmeans算法基本步骤 k-means聚类算法为什么会受到样本输入顺序的影响？

k-means聚类算法为什么会受到样本输入顺序的影响？

因为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，所以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。

算法原理一般如下：

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，数据集的哪个中心靠近哪个聚类

将每个聚类中心计算为一个新的聚类中心

重复上述步骤，直到每个聚类中心在每次迭代后变化很小或几乎没有变化

K均值聚类算法的优缺点主要有以下几点：

1。算法简单快速

2。它对于大数据集具有很高的效率和可扩展性

3。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。

kmeans算法基本步骤 kmeans算法原理和步骤 kmeans聚类算法代码

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