k-means算法流程
参考回答：
从数据集中随机选择k个聚类样本作为初始的聚类中心,然后计算数据集中每个样本到这k个聚类中心的距离,并将此样本分到距离最小的聚类中心所对应的类中。将所有样本归类后,对于每个类别重新计算每个类别的聚类中心即每个类中所有样本的质心,重复以上操作直到聚类中心不变为止。
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当数据是以流的方式到达的时候，我们可能想动态的估计（estimate）聚类的簇，通过新的到达的数据来更新聚类。spark.mllib支持流式k-means聚类，并且可以通过参数控制估计衰减（decay）(或“健忘”(forgetfulness))。 这个算法使用一般地小批量更新规则来更新簇。 1 流式k-means算法原理 对每批新到的数据，我们首先将点分配给距离它们最近的簇，然后计算新的
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本文会介绍一般的k-means算法、k-means++算法以及基于k-means++算法的k-means||算法。在spark ml，已经实现了k-means算法以及k-means||算法。 本文首先会介绍这三个算法的原理，然后在了解原理的基础上分析spark中的实现代码。 1 k-means算法原理分析 k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据它们的属性分为k
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二分k-means算法是层次聚类（Hierarchical clustering）的一种，层次聚类是聚类分析中常用的方法。 层次聚类的策略一般有两种： 聚合。这是一种自底向上的方法，每一个观察者初始化本身为一类，然后两两结合 分裂。这是一种自顶向下的方法，所有观察者初始化为一类，然后递归地分裂它们 二分k-means算法是分裂法的一种。 1 二分k-means的步骤 二分k-means
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使用k-means算法时需要指定分类的数量，这也是算法名称中“k”的由来。 k-means是Lloyd博士在1957年提出的，虽然这个算法已有50年的历史，但却是当前最流行的聚类算法！ 下面让我们来了解一下k-means聚类过程： 我们想将图中的记录分成三个分类（即k=3），比如上文提到的犬种数据，坐标轴分别是身高和体重。 由于k=3，我们随机选取三个点来作为聚类的起始点（分类的中心点），并用红黄
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算法介绍 K-Means又名为K均值算法，他是一个聚类算法，这里的K就是聚簇中心的个数，代表数据中存在多少数据簇。K-Means在聚类算法中算是非常简单的一个算法了。有点类似于KNN算法，都用到了距离矢量度量，用欧式距离作为小分类的标准。 算法步骤 (1)、设定数字k，从n个初始数据中随机的设置k个点为聚类中心点。 (2)、针对n个点的每个数据点，遍历计算到k个聚类中心点的距离，最后按照离哪个中心
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聚类 聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，例如猫狗识别，你在分类之前已经预先知道要将它分为猫、狗两个种类；而在你聚类之前，你对你的目标是未知的，同样以动物为例，对于一个动物集来