算法步驟如下：
1、初始化
已知數據集合X，及事先指定聚類的總類數N，在X中隨機選取N個對象作為初始的聚類中心。
2、設定迭代終止條件
通常設置最大循環次數或者聚類中心的變化誤差。
3、更新樣本對象所屬類
根據距離準則將數據對象分配到距離最接近的類。
4、更新類的中心位置
將每一類的平均向量作為下次迭代的聚類中心。
5、重複步驟3~4，滿足步驟2中的迭代終止條件時，停止
Matlab代碼見下圖：
K均值聚類算法-Matlab代碼
1、隨機生成三組數據
隨機生成的三組數據
2、指定聚類個數及初始化各類的中心位置
初始化聚類中心
3、調用K均值聚類得到聚類結果
K均值聚類結果
原創文章，作者：投稿專員，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/252505.html
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