kmeans聚类算法例题（聚类分析kmeans算法）

**简介：**

Kmeans是一种常用的聚类算法，可以将数据点自动分组到不同的簇中，具有简单易懂、高效的特点，在数据挖掘和机器学习中被广泛应用。本文将通过一个例题来详细说明Kmeans聚类算法的应用过程。

**多级标题：**

1. 数据集介绍

2. Kmeans算法步骤

3. 例题实践

4. 总结

**数据集介绍：**

我们使用一个包含100个数据点的二维数据集作为例题。每个数据点包含两个特征，分布在不同的簇中。

**Kmeans算法步骤：**

1. 初始化：随机选择k个数据点作为初始聚类中心。

2. 分配数据点：计算每个数据点到各个聚类中心的距离，将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。

3. 更新聚类中心：重新计算每个簇内数据点的均值，作为新的聚类中心。

4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或达到设定的停止条件。

**例题实践：**

1. 初始化：随机选择两个数据点作为初始聚类中心。

2. 分配数据点：根据距离将每个数据点分配到最近的聚类中心所在的簇中。

3. 更新聚类中心：重新计算每个簇内数据点的均值，作为新的聚类中心。

4. 重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化。

**总结：**

通过上述例题实践，我们可以看到Kmeans算法的聚类效果。Kmeans算法简单高效，适用于处理大规模数据集。在实际应用中，我们可以根据聚类结果进行进一步分析和决策，为数据挖掘和机器学习提供支持。