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pcm聚类算法详解希望能解答下
答精选答案
pcm聚类算法
(1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。
(2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。
(3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。
(4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始化中心点，然后选择运行结果最好的一个。
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本文概览：pcm聚类算法(1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。(2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。(3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。(4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始化中心点，然后选择运行结果最好的一个。