聚类算法1。概述Kmeans聚类算法，也称为K-means聚类算法，是一种简单而经典的基于距离的聚类算法，谱聚类算法的划分准则谱聚类算法将聚类问题转化为图的划分问题，基于图论的划分准则直接影响聚类结果，K-means聚类算法K-means聚类算法是:首先随机选取K个对象作为初始聚类中心，层次聚类方法的典型算法分别是:1 .聚集层次聚类:AGNES算法:采用自底向上的策略。

问题:姓名身高体重眼睛A 180 x 1.2 ax 140 xa 180140 xa 1681201.5同名。用java算法，是两个人吗？一、KMeans聚类算法原理kmeans算法接受参数k；然后，将预先输入的N个数据对象分成K个簇，使得得到的簇满足以下要求:同一簇中的对象相似度高；然而，不同簇中的对象的相似性很小。聚类相似度是通过使用每个聚类中对象的平均值来计算的，以获得一个“中心对象”(重心)。

四种聚类方法的比较本文介绍了kmeans、层次聚类、SOM和FCM等四种常见的聚类算法，阐述了各自的原理和应用步骤，并使用国际通用测试数据集IRIS对这些算法进行了验证和比较。结果表明，FCM和kmeans的准确率较高，层次聚类的准确率最差，SOM耗时最长。关键词:聚类算法；kmeans层次聚类；SOMFCM聚类分析是一种重要的人类行为。早在童年时期，一个人就通过不断改进潜意识聚类模型，学会了如何区分猫、狗、动物和植物。

Kmeans算法是最经典的基于划分的聚类方法，也是十大经典数据挖掘算法之一。Kmeans算法的基本思想是:围绕空间中的k个点进行聚类，并对与其最接近的物体进行分类。通过迭代方法，不断更新每个聚类中心的值，直到获得最佳聚类结果。聚类属于无监督学习。在过去，回归，朴素贝叶斯，SVM等。都有类别标签Y，也就是说样本的分类已经给定了。

扩展数据:k聚类使得到的聚类满足以下要求:同一聚类内的对象相似度高；然而，不同簇中的对象的相似性很小。聚类相似度是通过使用每个聚类中对象的平均值来计算的，以获得一个“中心对象”(重心)。(1)适当选择C类的初始中心；(2)在第k次迭代中，求任意样本到c个中心的距离，将该样本归入距离最短的中心所在的类；(3)通过均值等方式更新该类的中心值。

1、分类和聚类的区别:分类，对于一个分类器来说，你通常需要告诉它一些例子比如“这个东西分一定的类”。理想情况下，分类器将从它获得的训练集中“学习”，从而有能力对未知数据进行分类。这种提供训练数据的过程通常被称为监督学习和聚类。简单来说就是把相似的东西归为一组。聚类的时候，我们不在乎某个类是什么。我们需要实现的只是把相似的东西凑在一起。

层次聚类法的典型算法有:1。聚集层次聚类:AGNES算法:采用自底向上的策略。首先，将每个对象视为一个簇，然后按照一定的标准逐步合并这些簇。两个聚类之间的距离可以通过这两个不同聚类中最近的数据点的相似性来确定。重复聚类的合并过程，直到所有对象满足聚类的数量。凝血用的比较多。

首先将所有的对象放在一个簇中，然后按照一些既定的规则逐渐细分成越来越小的簇(比如最大欧氏距离)，直到达到某个终止条件(簇的个数或者簇的距离达到某个阈值)。层次聚类层次聚类试图将数据集划分为不同的层次，从而形成树状的聚类结构。数据集可以通过“自下而上”的聚合策略或“自上而下”的拆分策略进行划分。层次聚类是另一种主要的聚类方法，它具有一些非常必要的特征，使其成为一种广泛使用的聚类方法。

k-means聚类算法是:首先随机选取k个对象作为初始聚类中心。然后计算每个物体到每个种子聚类中心的距离，这个过程会一直重复，直到满足某个终止条件。聚类中心和分配给它们的对象代表一个聚类。每次分配一个样本时，都会根据集群中的现有对象重新计算该集群的聚类中心。这个过程将重复进行，直到满足终止条件。终止条件可以是没有(或最少数量)对象被重新分配到不同的聚类，没有(或最少数量)聚类中心再次变化，误差平方和局部最小。

给定一组数据点和所需的聚类数K，K由用户指定，K-means算法按照一定的距离函数将数据重复划分为K个聚类。K-means聚类算法的优缺点1。优点和原理相对简单，易于实现，收敛速度快；聚类效果更好，算法的可解释性更强。聚类算法原理简单，解释性强，实现方便，可广泛应用于数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风险控制、数据科学、智能营销和数据运营等诸多领域。，具有广阔的应用前景。

谱聚类算法将聚类问题转化为图划分问题，基于图论的划分准则直接影响聚类结果。常见的划分标准有最小切割、平均切割、归一化切割、最小最大切割、比例切割、最小切割等。Minicut准则容易对只包含少数顶点的较小子图进行偏斜分割，Ratiocut和Normalizedcut可以在一定程度上避免这种情况，但当类间重叠严重时，偏斜分割仍然会发生。

以上五种划分是将图分成两个子图的迭代运算过程。当配分函数的最小值满足一定条件时，迭代过程将终止，相应的函数可称为2way配分函数。Meilă和Xu1。概述Kmeans聚类算法，也称为K-means聚类算法，是一种简单而经典的基于距离的聚类算法。它以距离作为相似性的评价指标，即两个物体之间的距离越近，其相似性越大。该算法认为聚类是由相互靠近的对象组成的，所以最终目标是得到紧凑且独立的聚类。2.Kmeans聚类算法的核心思想是一种迭代聚类分析算法。其步骤是随机选取K个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象到每个种子聚类中心的距离，将每个对象分配到最近的聚类中心。

每次分配一个样本时，根据集群中的现有对象重新计算该集群的集群中心。这个过程将重复进行，直到满足终止条件，终止条件可以是没有(或最少数量)对象被重新分配到不同的聚类，没有(或最少数量)聚类中心再次变化，误差平方和局部最小。3.算法实现第一步:首先确定一个k值，也就是我们希望对数据集进行聚类得到k个集合，2.从数据集中随机选取k个数据点作为质心。