k均值聚類算法原理？第1步：選擇k個(gè)初始聚類中心，Z1（1）、Z2（1）、ZK（1），其中括號中的序列號是找到聚類中心的迭代操作的第二序列號。聚類中心的向量值可以任意設(shè)置。例如，可以選擇初始K個(gè)模式樣

k均值聚類算法原理？

第1步：選擇k個(gè)初始聚類中心，Z1（1）、Z2（1）、ZK（1），其中括號中的序列號是找到聚類中心的迭代操作的第二序列號。聚類中心的向量值可以任意設(shè)置。例如，可以選擇初始K個(gè)模式樣本的向量值作為初始聚類中心。

第二步是根據(jù)最小距離準(zhǔn)則將模式樣本{x}分配給K個(gè)聚類中心之一。

假設(shè)I=J，則K為迭代運(yùn)算的次序列號，第一次迭代K=1，SJ為第J個(gè)簇，其簇中心為ZJ。

第3步：計(jì)算每個(gè)聚類中心的新向量值ZJ（k1），j=1，2，K

找到每個(gè)聚類域中樣本的平均向量：

其中NJ是第j個(gè)聚類域中的樣本數(shù)SJ。以均值向量作為新的聚類中心，可以最小化以下聚類準(zhǔn)則函數(shù)：

在這一步中，我們需要分別計(jì)算K個(gè)聚類的樣本均值向量，因此稱為K-means算法。

第4步：如果J=1，2，K，則返回第二步，逐個(gè)重新分類模式樣本，并重復(fù)迭代操作；

如果J=1，2，則算法收斂，計(jì)算結(jié)束。

K均值聚類法和系統(tǒng)聚類法有什么區(qū)別，這兩種聚類方法的適用條件都是什么？

適用條件：系統(tǒng)聚類方法適用于二維有序樣本，樣本數(shù)相對均勻。K-means聚類方法適用于快速、高效的聚類，尤其適用于大量的數(shù)據(jù)。

它們之間的區(qū)別如下：1。不同的參考文獻(xiàn)。1K-均值聚類：一種迭代聚類算法。

2. 系統(tǒng)聚類法：又稱層次聚類法，是聚類分析的一種方法。

2、K-均值聚類方法：隨機(jī)選取K個(gè)對象作為初始聚類中心，然后計(jì)算每個(gè)對象與每個(gè)種子聚類中心的距離，將每個(gè)對象分配到最近的聚類中心。

2. 系統(tǒng)聚類法：首先將每個(gè)樣本看作一個(gè)群體，然后將最近的樣本（即距離最小的群體）聚類成一個(gè)小群體，再根據(jù)群體之間的距離將聚合的小群體進(jìn)行合并，然后繼續(xù)進(jìn)行，最后將所有的子群體進(jìn)行聚類聚集成一個(gè)大的群體。

3、不同的目的

1。K-均值聚類法：終止條件可以是沒有（或最小數(shù)量）的對象被重新分配到不同的聚類中，沒有（或最小數(shù)量）的聚類中心再次發(fā)生變化，并且誤差平方和局部最小。

2. 系統(tǒng)聚類法：以距離為相似統(tǒng)計(jì)量，確定新類與其他類之間距離的方法，如最短距離法、最長距離法、中間距離法、重心法、群平均法、方差平方和法等，歐幾里德距離，等等

西格瑪=[1，0 0，1

]mu1=[1，-1

]x1=mvnrnd（mu1，西格瑪，200）

mu2=[5.5，-4.5

]x2=mvnrnd（mu2，西格瑪，200）

mu3=[1，4

]x3=mvnrnd（mu3，西格瑪，200）

mu4=[6，4.5

]x4=mvnrnd（mu4，西格瑪，200）

mu5=[9，0.0

]x5=mvnrnd（mu5，西格瑪，200）

%獲取要聚集的1000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)

X=[x1 x2 X3 X4 X5

]%顯示數(shù)據(jù)點(diǎn)

繪圖（x1（：，1），x1（：，2），“R.”）按住

繪圖（x2（：，1），x2（：，2），“B.”）

繪圖（X3（：，1），X3（：，2），“K.”）

繪圖（X4（：，1），X4（：，2），“g.”）

繪圖（X5（：，1），X5（：，2），“M.”）

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