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K-means汇报代码全ppt.pptx

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K-means分类器

小组分工

第5组

K-means分类器原理、算法流程（马红）

k值的选择方法（马明明）

手动推演（举聪）

算法编写（张博程）

鸢尾花实现及结果分析（王长昊）

K均值的改进（高志伟）

K-means分类器原理、算法流程

聚类算法

聚类算法是根据在数据中发现的描述对

象及其关系的信息，将数据对象分组。

• 目的：

组内的对象相互之间是相似的（相关的

），而不同组中的对象是不同的（不相关的

）。组内相似性越大，组间差距越大，说明

聚类效果越好。

• 聚类的目标：

得到较高的簇内相似度和较低的簇间相

似度，使得簇间的距离尽可能大，簇内样本

与簇中心的距离尽可能小

K-means（K-均值）分类器

原理

对于给定的样本集D，K-means按照样本

之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让

簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距

离尽量的大。（物以类聚，人以群分）

聚类准则函数最小化

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