一、k均值聚类的简单介绍

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假设样本分为c类，每个类均存在一个中心点，通过随机生成c个中心点进行迭代，计算每个样本点到类中心的距离（可以自定义、常用的是欧式距离）

将该样本点归入到最短距离所在的类，重新计算聚类中心，进行下次的重新划分样本，最终类中心不改变时，聚类完成

二、伪代码

三、python代码实现  

#!/usr/bin/env python 
# coding=utf-8 
 
import numpy as np 
import random 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
#data:numpy.array dataset 
#k the number of cluster 
def k_means(data,k): 
   
  #random generate cluster_center 
  sample_num=data.shape[0] 
  center_index=random.sample(range(sample_num),k) 
  cluster_cen=data[center_index,:] 
 
  is_change=1 
  cat=np.zeros(sample_num) 
   
 
  while is_change: 
    is_change=0 
 
    for i in range(sample_num): 
      min_distance=100000 
      min_index=0 
 
      for j in range(k): 
        sub_data=data[i,:]-cluster_cen[j,:] 
        distance=np.inner(sub_data,sub_data) 
        if distance
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                网页名称：pythonkmeans聚类简单介绍和实现代码-创新互联                

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