k-means均值向量

给定样本集 D = {Xl) 的，… ,xm}, “k 均值” (k-means )算法针对聚类所得簇划分 C = {C1, C2,…, Ck} 最小化平方误差 ι
E=LL Ilx 一队IIL i=l æEGi
其中队=甘il LæEGi X 是簇 q 的均值向量.在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇均值向量的紧密程度， E 值越小则簇内样本相似度越高.
最小化式并不容易，找到它的最优解需考察样本集 D 所有可能的簇划分，这是一个 NP 难问题. 因此， k 均值算法采用了贪心策略，通过迭代优化来近似求解式. 算法流程其中第 1 行对均值向量进行初始化7 在第 4-8 行与第 9一16 行依次对当前簇划分及均值向量选代更新?若迭代更新后聚类结果保持不变，则在第 18 行将当前簇划分结果返回.

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