K-means聚類演算法原理簡單介紹
- K-means演算法
（1. 剛開始隨機選擇兩個點作為簇重心，然後計算每個資料點離這個重心的距離並把這些點歸為兩個類）
（上一步的結果如下圖，所有離藍色叉近的點被標為藍色了，紅色亦然）
（下面的圖中的兩條直線是我自己加上去的，說明剛開始進行分類的時候是用直線來分割類的，在直線的上邊則歸為和紅叉一類，在下面則歸為和藍叉一類，這條直線的選擇是根據紅叉和藍叉連線的平分垂直線）
（2. 進行重心轉移，即把所有藍色點計算出平均值作為重心，紅色點也是一樣，計算出的結果如下圖，這是第一次迭代）
（如上圖，計算出重心後，再重新計算離紅叉和藍叉的點的距離，再重新分配簇。結果如下圖）
（然後再重新計算這些點的平均值作為簇重心，這是第二次迭代，結果如下圖，結果顯示重心已經很收斂了，再進行迭代重心不會改變了）
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