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K值法的步骤和对应的任务/意义有哪些？概括性描述200字即可
发布于 2024-11-29 11:08:18
K值法（K-means聚类）旨在将数据划分成K个具有相似性的簇。首先，选择合适的K值，即簇的数量，这对最终结果至关重要。然后，随机初始化K个聚类中心，作为簇的初始代表。接下来，迭代地进行两个核心步骤：分配数据点和更新聚类中心。分配步骤将每个数据点归入距离最近的聚类中心所在的簇。更新步骤则重新计算每个簇的中心点，使其更能代表簇内数据的平均特征。这两个步骤循环执行，直到聚类中心不再显著变化或达到预设迭代次数。最终，每个数据点都被分配到一个特定的簇，实现数据的分组和模式识别。K值的选择通常依赖于肘部法则、轮廓系数等方法，以获得最佳的聚类效果。
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