K-means聚类算法代码

资 源 简 介

根据设置的初始聚类个数，随机初始化聚类中心，按照数据相似性，计算欧氏距离，最终得到聚类结果

详 情 说 明

根据设置的初始聚类个数，随机初始化聚类中心，按照数据相似性，计算欧氏距离，最终得到聚类结果。在聚类算法中，初始聚类个数的选择非常重要。通常情况下，我们可以通过领域知识或者实验来确定最合适的聚类个数。随机初始化聚类中心是为了避免算法陷入局部最优解。通过计算欧氏距离来衡量数据的相似性，可以有效地将相似的数据点聚类在一起。最终得到的聚类结果可以帮助我们理解数据的结构和模式，为进一步的数据分析和决策提供依据。