k-means聚类算法（下）

一、k-means算法python实现

1.加载数据loadDataSet

 结果：

 80*2的一个矩阵（80个样本，每个样本数据为2维）

2.计算欧式距离distEclud

3.k个质心随机初始化randCentroids

结果：

 4.kmeans算法

（1）初始一个m*2的矩阵，用来存储所属类和误差

（2）记录聚类次数，以及聚类是否发生变化

（3）为每个样本分配簇，直到簇分配不发生变化

 （4）重新计算质心

 （5）利用SSE选择K

 

 

 

 （6）绘制分类结果

 

 

 

 

 

 

 

 二、k-means++