机器学习算法 kmeans 聚类算法一

1.1 k-means算法的步骤 假设k=3,要分3个群体 随机在数据当中抽取3个样本,当作三个类别的中心点(k1,k2,k3) 计算其余的点分别到这3个中心点的距离,每一个样本有3个距离(a,b,c),从中选出距离最近的一个点作为自己的标记形成3个族群。 分别计算这3个族群的平均值,把3个平均值与之前的3个旧中心点进行比较 如果相同,结束聚类,算法收敛。 如果不相同:把这3个平均值当做新的中心点,从第二步开始重新开始。 1.2 k-means算法的评估标准 外部距离最大化,内部距离最小化。 1、计算蓝1到自身类别的点距离的平均值a_i 2、计算蓝1分别到红色类别,绿色类别所有的