kmeans聚类算法是什么？

k均值聚类算法的具体步骤：

其步骤是预将K-Means算法是一种循环迭代式的算法，初始化随机选择K个点，作为初始点的中心，每个点作为一个grou，kmeans算法中不变的是k值，实际中K值的选定是非常困难的。数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。

每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误平方和局部最小。

K-means原理、优化、应用

kmeans算K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。法流程中，k值不变。

kmeans算法流程中,什么不变

k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。k均值聚类算法通过给定一个数据点和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。