1樓：聞祿
kmeans是無監督學習演算法，意味著資料集沒有label，它根據無label的資料點和事先衝坦設定的超引數k值，它利用無標記的資料點去學習和計算每個點與均值的距離殲判指以氏配實現聚類劃分。
2樓：卯以旋
k-means演算法是聚類分析中使用最廣泛的演算法之一。它把n個物件根據他悔納們的屬性分為k個聚類以便使得所獲得的聚類滿握前梁足：同一聚類中的物件相似度較高；而不同聚類段運中的物件相似度較小。
kmeans中的k的含義
3樓：雀無了悅
kmeans中的k的含義如下：
k-means,k指類別個數，means平均的意思，類別和平均，這兩個詞基本上闡述了k-means聚類演算法的中心思想，用一種取平均值的方法來把資料點分為k類，取平均值的方法指的是通過計算同一類資料點的中心，不斷地尋找i數螞帶據點中心，直到所有的資料點都很好的被分到相應的類別中。
這裡我用很好這個詞來形容，實際上在真正處理的過程中是有一定的判別準則的。
kmeans即k均值演算法。k均值聚類是最著名的劃分聚類悶絕蘆演算法，由於簡潔和效率使得他成為所有聚類演算法中最廣泛使用的。給定乙個資料點集合和需要的聚類數目k，k由使用者指定，k均值演算法根據某個距離函式反覆把資料分入k個聚類中。
手肘法的核心思想是：隨著聚類數k的增大，樣本劃分會更加精細，每個簇的聚合程度會逐漸提高，那麼誤差平方和sse自然會逐漸變小。
並且，當k小於真實聚類數時，由於k的增大會大幅增加每個簇的聚合程度，故sse的下降幅度會很大，而當k到達真實聚類數時，再增加k所得到的聚合程度回報會迅速變小，所以sse的下降幅度會驟減，然後隨著k值的繼續增大而趨於平緩，也就是說sse和k的關係圖是乙個手肘的形狀，而這個肘部對應的k值就是資料的巨集陪真實聚類數。
當然，這也是該方法被稱為手肘法的原因。
4樓：順順百科課堂
kmeans中的k的含義：聚類的個數。
k-means演算法是硬聚類演算法，是典型的基於原型的目標函式聚類方法的代表，它是資料點到原型的某種距離作為優化的目標函式，利用函式求極值的方法得到迭代運算的調整規則。
k-means演算法以歐式距孫察侍離作為相似度測度，它是求對應某一初始聚類中心向量v最優分類，使得評價指標j最小。演算法採用誤差平方和準則函式作為聚類準則函式。
因為在該演算法第一步中是隨機的選則吵取任意k個物件作為初始聚類的中心，初始地代表乙個簇。
處理流程：
1、從 n個資料物件任意選擇 k 個物件作為初始聚類中心。
2、根據每個聚類物件的均值（中心物件），計算每個物件與這些中心物件的距離；並根據最小距離重新對相應物件進行劃分。
3、重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心物件）。
4、迴圈2到3直到每個聚類不再發生變化為止。
k-means 演算法接受輸入量 k ；然後將n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的物件相似度較高；而不同聚類中的對沒凱象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得乙個「中心物件」（引力中心）來進行計算的。
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