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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习均值聚类的问题，于是小编就整理了5个相关介绍python学习均值聚类的解答，让我们一起看看吧。

1. SPSS教程（33）：K-均值聚类分析？
2. K均值聚类算法？
3. k均值法与系统聚类法的异同？
4. K均值聚类法和系统聚类法有什么区别，这两种聚类方法的适用条件都是什么？
5. C均值聚类算法原理和步骤？

SPSS教程（33）：K-均值聚类分析？

K-均值聚类法相对于层次聚类法来说运算速度快很多，所以又称为快速聚类法。

1、选择需要分析的数据

（图片来源网络，侵删）

2、选择菜单【分析】-【分类】-【K-均值】，在跳出的对话框中如下操作，将标准化后的5个变量选入变量框中，聚类数填写5，其它保持默认状态

3、分别点击【迭代】、【保存】和【选项】按钮，然后依据实际需要选中项目。下图是聚类分析最基本的几个结果选项。

4、点击确定，输出结果初始聚类中心和最终聚类中心

（图片来源网络，侵删）

5、迭代历史

K均值聚类算法？

k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）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***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，误差平方和局部最小。

（图片来源网络，侵删）

k均值法与系统聚类法的异同？

k 均值聚类法 快速高效，特别是大量数据时，准确性高一些，但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别，所以通过系统聚类法 得出一个树状图，至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定

K均值聚类法和系统聚类法有什么区别，这两种聚类方法的适用条件都是什么？

适用条件：系统聚类法适于二维有序样品聚类的样品个数比较均匀。K均值聚类法适用于快速高效，特别是大量数据时使用。

两者区别如下：

一、指代不同

1、K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。

2、系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。

二、步骤不同

1、K均值聚类法：步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个***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。

2、系统聚类法：开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。

三、目的不同

1、K均值聚类法：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，误差平方和局部最小。

C均值聚类算法原理和步骤？

聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类、图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。

它把没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。

硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质（非0即1），而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。

K均值聚类是随机选取聚类中心，但是算法最终不一定会收敛到最优解，这与初值的选取有关，模糊C均值聚类:我觉得是在K均值的基础上，人为的加入了隶属度这个概念，通过每步迭代得到每个模式的隶属度，最后根据隶属度的大小进行分类！

到此，以上就是小编对于python学习均值聚类的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习均值聚类的5点解答对大家有用。

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