java实现k均值（java平均值的代码）
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本文目录一览：
k均值聚类算法
1、K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。
2、kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
3、k均值聚类算法的过程包括确定聚类数目K、初始化质心、分配数据点到最近的质心、迭代更新质心和分配数据点、输出结果。确定聚类数目K 确定要聚类的数目，即要形成的簇的数量。
4、K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
如何更加有效地选择的k均值聚类中的k
肘部法、轮廓系数法等。肘部法所使用的聚类评价指标为数据集中所有样本点到其簇中心的距离之和的平方。肘部法选择的并不是误差平方和最小的，而是误差平方和突然变小时对应的k值。轮廓系数是一种非常常用的聚类效果评价指标。
k均值聚类的数据的维数是没有限制的，可以是一维的标量，也可以是多维的向量，只要数据是数值形式的就可以了。
K值可以先用系统聚类法，看谱系图然后得出大致分几类。然后试多几个k值，确定个最好的。我是这么做的，有些牛人的方法我就看不懂了。不过你可以研究一下。我可以发些资料给你。
k均值聚类算法,k=2什么意思
1、K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的，不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同 ，对结果影响很大。对噪音和异常点比较的敏感。用来检测异常值。
2、k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法，算法简单、快速。对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O（nkt） O（nkt）O（nkt），其中n是所有对象的数目，k是簇的数目，t是迭代的次数。
3、k均值聚类算法是：先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。
k均值算法有什么含义?
1、指代不同 K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。系统聚类法：又叫分层聚类法java实现k均值，聚类分析的一种方法。
2、k均值聚类算法是：先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离java实现k均值，这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。
3、均值算法。K均值算法可以将一个没有被分类的数据集java实现k均值，划分到K个类中。某个数据应该被划分到哪个类，是通过该数据与群组中心点的相似度决定的，也就是该数据与哪个类的中心点最相似，则该数据就应该被划分到哪个类中。
4、K均值 （K-means） 算法是最常用的一种聚类算法。假设有如上的数据集，可以看到只有输入 ，没有输出 。下面说明一下K均值算法的过程 K均值算法的代价函数为：优化目标就是使用上面的代价函数最小化所有参数。
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