简述K-均值算法的工作流程？

K-均值算法（K-means clustering algorithm）是一种常见的聚类算法，用于将一组数据划分为K个不同的簇或组。其工作流程如下：

初始化：随机选择K个点作为初始的簇中心（centroid）。

分配数据点：对于每个数据点，计算它与每个簇中心的距离，并将它分配到距离最近的簇中心所在的簇。

更新簇中心：对于每个簇，计算其所有成员的平均值，并将该平均值作为新的簇中心。

重复步骤2和步骤3，直到满足某个停止准则，例如簇中心不再发生变化，簇内平方和达到最小值，或达到预定的迭代次数。

输出：算法输出K个簇及其对应的簇中心。

K-均值算法是一种迭代算法，通过不断地更新簇中心和重新分配数据点，最终将数据点划分为K个不同的簇。该算法的性能与初始的簇中心的选择有关，不同的初始选择可能会导致不同的结果。因此，通常会进行多次运行，选择最终结果最优的一次运行作为算法的输出。

在聚类分析中，K-均值聚类算法(k-means

algorithm)是无监督分类中的一种基本方法，其也称为C-均值算法，其基本思想是:通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

假设要把样本集分为c个类别，算法如下:

(1)适当选择c个类的初始中心

(2)在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类，

(3)利用均值等方法更新该类的中心值

(4)对于所有的c个聚类中心，如果利用(2)(3)的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。

下面介绍作者编写的一个分两类的程序，可以把其作为函数调用。

%%

function

[samp1,samp2]=kmeans(samp)

作为调用函数时去掉注释符

samp=[11.1506

6.7222

2.3139

5.9018

11.0827

5.7459

13.2174

13.8243

4.8005

0.9370

12.3576]

%样本集

[l0

l]=size(samp)

%%利用均值把样本分为两类，再将每类的均值作为聚类中心

th0=mean(samp)n1=0n2=0c1=0.0c1=double(c1)c2=c1for

i=1:lif

samp(i)<th0

c1=c1+samp(i)n1=n1+1elsec2=c2+samp(i)n2=n2+1endendc1=c1/n1c2=c2/n2

%初始聚类中心t=0cl1=c1cl2=c2

c11=c1c22=c2

%聚类中心while

t==0samp1=zeros(1,l)

samp2=samp1n1=1n2=1for

i=1:lif

abs(samp(i)-c11)<abs(samp(i)-c22)

samp1(n1)=samp(i)

cl1=cl1+samp(i)n1=n1+1

c11=cl1/n1elsesamp2(n2)=samp(i)

cl2=cl2+samp(i)n2=n2+1

c22=cl2/n2endendif

c11==c1

&&

c22==c2t=1endcl1=c11cl2=c22

c1=c11c2=c22

end

%samp1,samp2为聚类的结果。

初始中心值这里采用均值的办法，也可以根据问题的性质，用经验的方法来确定，或者将样本集随机分成c类，计算每类的均值。

k-均值算法需要事先知道分类的数量，这是其不足之处。

1、新建一个 求数组内所有元素的平均值项目。

2、添加一个 average.cpp 文件。

3、包含需要用到的各种头文件。

4、输入main函数。

5、定义一个double类型的数组arr[5]。

6、使用 for 循环求出arr数组的平均值。

7、运行程序，输出结果即可。

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