K-means算法和K临近算法

1.K-means算法

设定k个质心

repeat

遍历所有元素，选择最近的质心为一个簇

重新计算每个簇的质心

until 簇稳定不再变化或者到达最大迭代次数

实践复杂度为O(tkn),t为迭代次数,k为质心个数

2.K临近算法，即KNN

算法的指导思想是：如果一个样本在特征空间中最相邻的K个样本中的大多数属于同一个类，则该样本也属于同一类。

算法步骤如下

（1）计算测试数据与每个训练数据之间的距离

（2）将距离从小到大排列

（3）选取最小的K个距离

（4）K个点所在频率最高的类别，即为测试数据所属的类别。

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