k均值聚類算法原理？第1步：選擇k個初始聚類中心，Z1（1）、Z2（1）、ZK（1），其中括號中的序列號是找到聚類中心的迭代操作的第二序列號。聚類中心的向量值可以任意設(shè)置。例如，可以選擇初始K個模式樣

k均值聚類算法原理？

第1步：選擇k個初始聚類中心，Z1（1）、Z2（1）、ZK（1），其中括號中的序列號是找到聚類中心的迭代操作的第二序列號。聚類中心的向量值可以任意設(shè)置。例如，可以選擇初始K個模式樣本的向量值作為初始聚類中心。

第二步是根據(jù)最小距離準(zhǔn)則將模式樣本{x}分配給K個聚類中心之一。

假設(shè)I=J，則K為迭代運(yùn)算的次序列號，第一次迭代K=1，SJ為第J個簇，其簇中心為ZJ。

第3步：計(jì)算每個聚類中心的新向量值ZJ（k1），j=1，2，K

找到每個聚類域中樣本的平均向量：

其中NJ是第j個聚類域中的樣本數(shù)SJ。以均值向量作為新的聚類中心，可以最小化以下聚類準(zhǔn)則函數(shù)：

在這一步中，我們需要分別計(jì)算K個聚類的樣本均值向量，因此稱為K-means算法。

第4步：如果J=1，2，K，則返回第二步，逐個重新分類模式樣本，并重復(fù)迭代操作；

如果J=1，2，則算法收斂，計(jì)算結(jié)束。

Python能否進(jìn)行大規(guī)模數(shù)值計(jì)算？

當(dāng)您問這個問題時，您可能主要懷疑Python的性能。事實(shí)上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，例如，numpy是一個常用的Python數(shù)值計(jì)算庫，它是用C語言實(shí)現(xiàn)的，而且計(jì)算機(jī)的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作為人工智能產(chǎn)品開發(fā)中最流行的編程語言，人工智能相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)自然離不開大數(shù)據(jù)的支持，因此Python能否進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值計(jì)算，毋庸置疑。

在Python中聚類后，如何知道哪個樣本屬于哪一類？

首先可以看到聚類后的樣本

如果使用Python sklearn中的K-means聚類算法，算法類本身就有一些屬性可以知道聚類后的情況。

例如，有一些模型屬性，clusterucentersuuuuuux是聚類后得到的聚類中心，標(biāo)簽uuux如上圖所示，樣本[1.4，0.2]對應(yīng)第三個類別，聚類結(jié)果還有每個類別的聚類中心和每個類別的樣本數(shù)。這種方法可以用來尋找相應(yīng)的標(biāo)簽分類。

當(dāng)然，還有一種預(yù)測方法，可以直接輸出輸入樣本的類別標(biāo)簽