,步骤说明,1、确定K值。,决定数据聚为几类，K值是K-Means算法中唯一的参数。,2、从原始数据集中随机选择K个点作为初始均值点。,3、依次从原始数据集中取出数据。,每取出一个数据就和K个均值点分别计算距离（默认计算点间的欧氏距离），和谁更近就归为这个均值点所在的簇；,4、分别计算各簇当前的均值点。,即求该簇中所有点的平均值,5、比较当前的均值点和上一步得到的均值点是否相同。,如果相同，则K-Means算法结束，否则，将当前的均值点替换掉之前的均值点，然后重新划分族，重复步骤三。,实例,以上就是Python K-means算法的计算步骤，希望对大家有所帮助。
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