1樓：匿名使用者
k-means聚類演算法原理 k-means 演算法接受引數 k ；然後將事先輸入的n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的物件相似度較高；而不同聚類中的物件相似度較校聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得一個“中心對 象”
2樓：肖大俠
k-means演算法是輸入聚類個數k，以及包含 n個資料物件的資料庫，輸出滿足方差最小標準的k個聚類。
中文名k-均值演算法
包 括
輸入聚類個數k
以 及
包含 n個資料物件的資料庫
目 的
輸出滿足方差最小標準的k個聚類
目錄1 基本簡介
2 處理流程
▪ k-means 演算法基本步驟
▪ 演算法分析和評價
3 實現方法
基本簡介
編輯k-means 演算法接受輸入量 k ；然後將n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的物件相似度較高；而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得一個“中心物件”（引力中心）來進行計算的。
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