kmeans算法迭代过程？

一、kmeans算法迭代过程？

k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。

终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

二、knn算法和kmeans算法区别？

两种算法的区别是，K-means本质上是无监督学习，而KNN是监督学习；K-means是聚类算法，KNN是分类（或回归）算法。

K-means算法把一个数据集分割成簇，使得形成的簇是同构的，每个簇里的点相互靠近。该算法试图维持这些簇之间有足够的可分离性。由于无监督的性质，这些簇没有任何标签。KNN算法尝试基于其k（可以是任何数目）个周围邻居来对未标记的观察进行分类。它也被称为懒惰学习法，因为它涉及最小的模型训练。因此，它不用训练数据对未看见的数据集进行泛化。

三、kmeans算法的发展？

K-means算法的发展可以追溯到1957年，当时Hugo Steinhaus首次提出了聚类的概念。随后，1965年，E.W. Forgy发表了本质上相同的算法——Lloyd-Forgy算法。1967年，James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法》中首次提出 “K-means”这一术语。自此以后，K-means聚类算法被广泛研究和应用，并发展出大量不同的改进算法。K-means算法是一种基于划分的聚类算法，它把n个对象分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。目前K-means算法是一种得到最广泛使用的基于划分的聚类算法，它容易实施、简单、高效、成功的应用案例和经验是其仍然流行的主要原因。虽然K-means聚类算法被提出已经超过50年了，但目前仍然是应用最广泛的划分聚类算法之一。

四、kmeans算法需要哪个包？

至少三个，

numpy，

sklearn.cluster ，

sklearn.datasets.samples_generator 。

五、kmeans聚类算法详解？

Kmeans聚类算法是一种常用的聚类方法。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心(centroids)，移动到其包含成员的平均位置，然后重新划分其内部成员。

算法流程：

1、首先确定一个k值，即我们希望将数据集经过聚类得到k个集合。

2、从数据集中随机选择k个数据点作为质心。

3、对数据集中每一个点，计算其与每一个质心的距离（如欧式距离），离哪个质心近，就划分到哪个质心所属的集合。

4、把所有数据归好集合后，一共有k个集合。然后重新计算每个集合的质心。

5、如果新计算出来的质心和原来的质心之间的距离小于某一个设置的阈值（表示重新计算的质心的位置变化不大，趋于稳定，或者说收敛），我们可以认为聚类已经达到期望的结果，算法终止。

6、如果新质心和原质心距离变化很大，需要迭代3~5步骤。

六、kmeans算法要求输入的数据类型是什么？

int或者double数据类型都可以，只要表示为数据点的坐标就可以

七、kmeans算法要求输入的数据类型必须是？

K-means算法要求输入的数据类型必须是数值型数据或具有可计算距离的数据类型，因为算法需要通过计算不同数据点之间的距离来进行聚类。

数值型数据包括连续型数据，如身高、重量等，以及离散型数据，如年龄段等，而具有可计算距离的数据类型包括文本型数据、图像数据等，需要将其转换成数值型数据或通过相应的计算方法得到其距离。同时，数据应该是完整且不含缺失值的，以确保算法正常运行。最后，数据的规模也影响着算法的效果，需要合理选择合适的数据规模。

八、kmeans算法聚类结束条件？

K-means算法聚类结束条件如下：

簇的数量达到最大值：当聚类簇的数量达到预设的最大值时，算法就会停止聚类。

簇的大小达到最大尺寸：当聚类簇的大小达到最大尺寸时，算法就会停止聚类。

没有新的数据点加入：当所有的数据点都被正确地分配到不同的簇内时，算法就会停止聚类。

九、kmeans数据集格式？

Kmeans是一种无监督的基于距离的聚类算法，其变种还有Kmeans++。

kmeans数据集格式

1-分配：样本分配到簇。2-移动：移动聚类中心到簇中样本的平均位置。

十、kmeans 数据类型？

今天我们来学习 K-Means 算法，这是一种非监督学习。所谓的监督学习和非监督学习的区别就是样本中是否存在标签，对于有标签的样本做分析就是监督学习，而对没有标签的样本做分析就属于非监督学习。

K-Means 解决的是聚类的问题，就是把样本根据某些特征，按照某些中心点，聚类在一起，从而达到分类的效果。K 代表的是 K 类，Means 代表的是中心，所以该算法的本质其实就是确定 K 类的中心点，当我们找到中心点后，也就完成了聚类。

聚类的应用场景是非常多的，比如给用户群分类，对用户行为划分等待，特别是在没有标签的情况下，只能只用聚类的方式做分析。