k-means算法是聚类算法还是分类算法

不是。K-means是一种聚类算法，而不是分类算法。K-means算法将数据点集分成若干个相似的组或“簇”，使得每个数据点都属于一个簇，并计算每个簇的中心点作为该簇的代表。这个过程是一种无监督学习，因为它不需要标签或已知分类来工作。虽然K-means在某些应用中可以间接用于分类，例如通过聚类找到数据中...

kmeans不是分类算法，是一种无监督学习的聚类算法，kmeans算法的核心目的是将数据划分为不同的组或“簇”，这些组是基于数据点之间的相似性来形成的，而不是用于将数据点归类为预先定义的类别。kmeans算法通过计算数据点之间的距离并将它们分配到最近的聚类中心来工作，然后重新计算每个聚类的中心，直到达...

K-means是一种无监督学习方法，适用于对未标记数据进行分类。该算法旨在将数据分为由变量K标记的组。K-means算法执行迭代操作，基于数据特征，将每个数据点分配给K个组之一。它利用特征相似性对数据点进行聚类。K-means聚类算法产生以下结果：1. K个簇的质心，可用于标记新数据点。2. 训练数据的标签，...

k-means 算法是一个用于数据聚类的统计方法。此算法需要输入参数 k，即需要划分的聚类数量。在数据集里，k-means 算法将 n 个数据对象分为 k 个类，使得相同类中的数据对象之间相似度较高，而不同类之间的数据对象相似度较低。聚类相似度的计算基于各聚类中数据对象的均值。均值所表示的“中心对象”...

C均值（K-means）算法是一种聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇包含最靠近该簇中心的数据点。其算法流程如下：1. 选择K个初始聚类中心点，可以随机选择或根据实际需求选择。2. 将所有数据点分配到距离它们最近的聚类中心点所在的簇中。3. 重新计算每个簇的中心点。4. 重复步骤2和3，直到簇...

K-means 是一种聚类算法，是数据科学家热衷的无监督式机器学习（ML）算法之一。它的核心功能在于，通过分组对象以发现数据集中的相似性，这些相似性在不同集群之间的对象之间相比，集群内部的对象相似性更高。K-means 通过最小化几何点之间的平均距离，将相似数据点分组成集群，且每次迭代将数据集分为...

K-means算法是一种常用的聚类方法，它以聚类个数k和包含n个数据对象的数据库作为输入，目标是输出满足方差最小标准的k个聚类。其工作流程分为几个步骤：首先，从这n个数据对象中随机选取k个作为初始聚类中心（步骤1）。接着，对于每个数据对象，通过计算其与初始聚类中心的距离，将其归入距离最近的聚类...

k-means聚类算法简介 源自加米谷大数据的资料，k-means算法是一种基于数据划分的聚类算法，核心思想是将n个数据对象分成k个相互区别明显的簇，每个簇内的相似度高，簇间相似度低。算法流程为：首先随机选择k个数据点作为初始簇中心，接着将每个对象分配到与其最近的簇，然后更新每个簇的中心为簇内对象的...

K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类...

1.KNN算法是分类算法，分类算法肯定是需要有学习语料，然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集，将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类 2Kmeans算法是聚类算法，聚类算法与分类算法最大的区别是聚类算法没有学习语料集合。K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个...