mglearn 演示 kmeans 聚类算法的三个步骤

　　kmeans 算法在找到数据区域簇中心时，总是交替执行两个步骤：（1）将每个数据点分配给最近的簇中心；（2）通过计算将每个簇中心设置为属于该簇的所有数据的平均值。如果簇的分配趋于收敛，或迭代次数达到设定值，算法结束。

 

1、mglearn 演示 kmeans 的迭代过程

import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt

mglearn.plots.plot_kmeans_algorithm()
    
plt.show()

 

 

 2、按语

　　Initialization 代表初始化簇中心，Assign 代表为每个簇中心分配数据点，Recompute Centers 表示通过计算重新设置簇中心。Assign 和 Recompute Centers 即前面提到的交替执行的两个步骤。