K-means 动态聚类算法源程序

资 源 简 介

K-means 动态聚类算法源程序

详 情 说 明

K-means动态聚类算法是一种经典的无监督学习算法，适用于数据分类任务。该算法通过迭代计算将数据点划分为K个簇，每个簇由其质心(中心点)代表。

算法核心逻辑如下：

初始化阶段 随机选择K个点作为初始质心位置。对于二分类问题，K值设为2；需要三类聚类时，K值设为3。质心数量决定了最终的分类数量。

分配阶段 计算每个数据点到各个质心的距离（通常使用欧氏距离），将每个点分配到距离最近的质心所在的簇。这个阶段实现了数据的动态分类。

更新阶段 重新计算每个簇的质心位置，取簇中所有点的均值作为新质心。

迭代优化 重复分配和更新阶段，直到满足终止条件（如质心位置不再显著变化或达到最大迭代次数）。

可视化功能通过散点图展示聚类结果，不同簇用不同颜色标记，质心用特殊符号标注。这种直观展示方式便于观察分类效果和算法收敛情况。

对于初学者来说，理解K-means要注意三个关键点：距离度量标准的选择、K值的确定方法以及算法对初始质心位置的敏感性。在实际应用中，通常需要多次运行算法以避免局部最优解的影响。