K-MEANS算法原理及应用-机器学习课程报告.doc

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本文档为机器学习课程报告，深入探讨了K-MEANS算法的工作原理及其在聚类分析中的广泛应用。报告详细解析了该算法的基本概念、步骤以及如何优化其性能，并通过实例展示了K-MEANS在实际问题解决中的应用价值。 k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种被广泛使用的聚类算法。它通过将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点来进行工作，并且主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优状态，从而确保生成的每个聚类内部紧密、彼此独立。然而，这一算法不适合处理离散型属性，但对于连续型的数据具有较好的聚类效果。

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K-MEANS算法原理及应用-机器学习课程报告.doc

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本文档为机器学习课程报告，深入探讨了K-MEANS算法的工作原理及其在聚类分析中的广泛应用。报告详细解析了该算法的基本概念、步骤以及如何优化其性能，并通过实例展示了K-MEANS在实际问题解决中的应用价值。 k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种被广泛使用的聚类算法。它通过将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点来进行工作，并且主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优状态，从而确保生成的每个聚类内部紧密、彼此独立。然而，这一算法不适合处理离散型属性，但对于连续型的数据具有较好的聚类效果。

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