k均值聚類公式？Sigma=[1，0 0，1]mu1=[1，-1]x1=mvnrnd（mu1，Sigma，200）mu2=[5.5，-4.5]x2=mvnrnd（mu2，Sigma，200）mu3=[

k均值聚類公式？

Sigma=[1，0 0，1

]mu1=[1，-1

]x1=mvnrnd（mu1，Sigma，200）

mu2=[5.5，-4.5

]x2=mvnrnd（mu2，Sigma，200）

mu3=[1，4

]x3=mvnrnd（mu3，Sigma，200）

mu4=[6，4.5

]x4=mvnrnd（mu4，Sigma，200）

mu5=[9，0.0

]x5=mvnrnd（mu5，Sigma，200）

%要聚集的1000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)

X=[x1 x2 x3 x4 x5

]%顯示數(shù)據(jù)點(diǎn)

繪圖（x1（：，1），x1（：，2），“r.”）按住

繪圖（x2（：，1），x2（：，2），“b.”）

繪圖（x3（：，1），x3（：，2），“k.”）

繪圖（x4（：，1），x4（：，2），“g.”）

繪圖（x5（：，1），x5（：，2），“m.”）

保存myX%第一步：選擇k個(gè)初始簇中心，Z1（1）、Z2（1）、ZK（1），其中括號(hào)中的序列號(hào)是找到簇中心的迭代操作的第二序列號(hào)。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(gè)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(gè)聚類中心之一。

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

第3步：計(jì)算每個(gè)聚類中心的新向量值ZJ（k1），j=1，2，K

找到每個(gè)聚類域中樣本的平均向量：

其中NJ是第j個(gè)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(gè)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(gè)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。

k均值聚類算法原理？

當(dāng)您問這個(gè)問題時(shí)，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(gè)常用的Python數(shù)值計(jì)算庫(kù)，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。