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k-means算法专题汇报 k-means algorithm academic report 汇报人：徐阳

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k-means算法介绍 PART ONE k-means算法是聚类算法的一种，而聚类过程的输入对象是没有与之关联的“类别标签”，所以聚类常归于无监督学习一类 PART TWO k-means是一种简单迭代算法，它将一个给定的数据集分为用户指定的k个聚簇，简言之就是将相同的对象放入同一个聚簇，不同的对象放入不同的聚簇 PART THREE k-means算法的输入对象是d维向量空间中的点集合，此外k-means算法还得接收用户自己定义的最终聚簇数量k。其输出是k个聚簇的簇中心点 4

PART TWO 算法思想

k-means算法思想 1 2 3 4 首先随机选择 k 个初始聚类中心，人为确定分簇数目 k 遍历每一个点，计算每一个点到 k 个初始聚类中心的欧氏距离，通过比较知道该点离哪个初始聚类中心最近，并把该点与其初始聚类中心归为一簇; 将点集分好簇以后，重新确定聚类中心当簇内数目不发生变化或者达到了最大的迭代次数时，算法结束 6

PART THREE 算法应用

算法应用这里举出k-means算法在文本挖掘中的应用——文本聚类 8

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