：k-means算法（Rpython）)
聚类算术属于没有监督的开展机器算术的算法, 也就是不存在类别标签y, 要依据数据特征把相似的数据划分成一组。k-means是聚类算术里甚为简单、常见的其中一种, 借由计算距离, 把相似性高的数据集合到一块。随机挑选出k个点作为聚类的中心, 去计算其余点跟这些中心点的距离, 找出跟各个中心点距离最近的点并实施归类, 完成归类操作过后, 计算每一类的新中心点, 再次计算每个点跟中心点的聚类情况, 再依次选择距离最近的进行归类, 不断重复这一过程, 直至中心点不再出现变化。需留意的是, 运用k-means算法之际, 得先确定k的值, 也就是想要划分成几类, k值通常设定为三至五。下面的图是从网络上截取得来的图片, 能够直观地看到历经四次迭代, 把点聚合成三个簇, 的进程。于R里头达成k-means聚类, 能够径直运用()函数。于下方的示例当中, 我们借助iris数据集予以演示。颜色所体现的是聚类之后所获取到的结果, 形状所展现的是实际存在的划分, “*”乃是聚类的中心点。像下面这样能够查看每一个样本点的聚类结果:于其中达成k - means聚类, 能够运用.里的()函数, 同样借助iris数据集予以演示。颜色代表聚类后得到的结果。优点1算法原理简单聚类速度快。2容易实现。缺点1k值需要事先给定有时候不知道分成几类最合适。2初始化时中心点的挑选, 会对聚类成效产生影响, 这同样是每次开展聚类之后, 所获取结果存在差异的缘由所在。3通过依据距离来判定点的相似度从而进行聚类, 所以 k-means 算法存在一定的使用限制。当潜在簇呈现为大小相近的近似圆形形状, 并且每个簇之间聚类较为明显时, k-means 聚类的结果较为理想。原文链接 聚类(二)：k-means算法（Rpython）
聚类算术属于没有监督的开展机器算术的算法, 也就是不存在类别标签y, 要依据数据特征把相似的数据划分成一组。k-means是聚类算术里甚为简单、常见的其中一种, 借由计算距离, 把相似性高的数据集合到一块。随机挑选出k个点作为聚类的中心, 去计算其余点跟这些中心点的距离, 找出跟各个中心点距离最近的点并实施归类, 完成归类操作过后, 计算每一类的新中心点, 再次计算每个点跟中心点的聚类情况, 再依次选择距离最近的进行归类, 不断重复这一过程, 直至中心点不再出现变化。需留意的是, 运用k-means算法之际, 得先确定k的值, 也就是想要划分成几类, k值通常设定为三至五。下面的图是从网络上截取得来的图片, 能够直观地看到历经四次迭代, 把点聚合成三个簇, 的进程。于R里头达成k-means聚类, 能够径直运用()函数。于下方的示例当中, 我们借助iris数据集予以演示。颜色所体现的是聚类之后所获取到的结果, 形状所展现的是实际存在的划分, “*”乃是聚类的中心点。像下面这样能够查看每一个样本点的聚类结果:于其中达成k - means聚类, 能够运用.里的()函数, 同样借助iris数据集予以演示。颜色代表聚类后得到的结果。优点1算法原理简单聚类速度快。2容易实现。缺点1k值需要事先给定有时候不知道分成几类最合适。2初始化时中心点的挑选, 会对聚类成效产生影响, 这同样是每次开展聚类之后, 所获取结果存在差异的缘由所在。3通过依据距离来判定点的相似度从而进行聚类, 所以 k-means 算法存在一定的使用限制。当潜在簇呈现为大小相近的近似圆形形状, 并且每个簇之间聚类较为明显时, k-means 聚类的结果较为理想。原文链接 RELATED READING
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