轻松搞定KMeans算法实现步骤

KMeans 算法实现步骤在输入的数据中随机选择 k 个点作为中心点将输入数据中的每个点分配到距离它最近的中心点所在集合更新集合的中心点位置重复步骤 2 和 3 直到中心点的位置收敛。KMeans 算法的收敛性证明KMeans 算法实现起来并不困难只需要上面的四个步骤即可但要证明其收敛性就需要用到很多数学知识了。KMeans Python 代码实现下面是对于二维坐标点的 KMeans 算法代码实现大约 20 行代码对于更高维的数据只需要更新计算距离的公式即可如果使用pandas等科学计算库来实现的话需要的代码行数会更少。KMeans 动画演示动画演示了给定一组二维数据通过 KMeans 算法逐渐将它们分成三组的例子。可以看到随着迭代的进行每个聚类中心的位置逐渐趋于稳定。