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			K-Menas算法
		
    
		
    
一、算法簡介
    
　k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。
    

    

    
二、偽碼
    

    

    算法：K-means。
    
輸入：
    
    K：聚類的數目
    
    D：包含n個對象的數據集
    
輸出：K個聚類的集合
    
方法：
    
（    1）    從D中任意選擇K個對象作為初始聚類中心；
    
（    2）    repeat
    
         根據聚類中對象的均值，將每個對象（再）指派到最相似的聚類；
    
          更新聚類均值，即計算每個聚類中對象的均值；
    
（    3）    until聚類不再發生變化
    

    

    
算法復雜度為: O(nkt).其中t為迭代次數
    

    
三、準確性評價
    

    

    

    
四、應用和擴展 

		
    
			posted on 2011-01-04 11:05 XXXXXX 閱讀(480) 評論(0)  編輯  收藏  所屬分類: Algorithm 
		
    
	
    
	
	


	


    
	    
    




    








    

				

    



    







    
        
	



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