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当记录和两个质心之间的欧几里德距离相同时，我应该将记录分配给哪个k-means集群？

在k-means聚类算法中，当记录和两个质心之间的欧几里德距离相同时，我们可以根据以下两种策略来决定将记录分配给哪个k-means集群：

随机分配：可以随机选择一个质心来分配记录。这种方法简单快速，但可能会导致不稳定的聚类结果。
保持原簇：可以选择将记录分配给与其最近的质心所属的簇。这种方法可以保持原有的聚类结构，但可能会导致某些簇过度拥挤。

需要根据具体的应用场景和需求来选择适合的分配策略。在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来评估不同策略的效果，并选择最优的分配方式。

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然后算法在下面两个步骤之间迭代： 1.数据分配：每个质心定义一个集群。在此步骤中，基于平方欧氏距离将每个数据点分配到其最近的质心。...更正式一点，ci 属于质心集合 C ，然后每个数据点 x 基于下面的公式被分配到一个集群中。 ? 其中 dist（·）是标准（L2）欧氏距离。让指向第 i 个集群质心的数据点集合定为 Si。...质心更新：在此步骤中，重新计算质心。这是通过获取分配给该质心集群的所有数据点的平均值来完成的。公式如下： ?...K-means 算法在步骤 1 和步骤 2 之间迭代，直到满足停止条件（即，没有数据点改变集群，距离的总和最小化，或者达到一些最大迭代次数）。 K 值的选择上述算法找到特定预选 K 值和数据集标签。...由于增加集群的数量将总是减少到数据点的距离，因此当 K 与数据点的数量相同时，增加 K 将总是减小该度量，达到零的极值。因此，该指标不能用作唯一目标。

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机器学习笔记之聚类算法K-Means

比如K-Means的期望阶段是将各个点分配到它们所“期望”的分类中，然后在最大化阶段重新计算中心点的位置。再继续讨论K-Means算法之前，我想先介绍一下登山式算法。...具体实现时可以将最大簇包含的点过滤出来并在这些点上运行K-Means算法，其中k设为2。 ? 为了保持簇总数不变，可以将某两个簇进行合并。...从上图中很明显就可以看出，应该将上图下部两个出错的簇质心进行合并。那么问题来了，我们可以很容易对二维数据上的聚类进行可视化，但是如果遇到40维的数据应该如何去做？...有两种可以量化的办法：合并最近的质心，或者合并两个使得SSE增幅最小的质心。第一种思路通过计算所有质心之间的距离，然后合并距离最近的两个点来实现。第二种方法需要合并两个簇然后计算总SSE值。...传统K-Means算法中，我们每次迭代时都要计算所有样本点到所有质心之间的距离，那么有没有什么方法来减少计算次数呢?

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实例之间的相似性使用诸如欧氏距离和汉明距离之类的度量来计算。 6. Apriori Apriori算法在事务数据库中用于挖掘频繁项集，然后生成关联规则。...它计算k个簇的质心，并将一个数据点分配给具有最小距离的质心与数据点之间的数据点。图6：K-means算法的步骤步骤1：k-means初始化：选择一个k值。在这里，我们取k = 3。...将每个数据点随机分配给3个集群中的任何一个。计算每个集群的集群中心。红色、蓝色和绿色的星星表示3个簇中每一个的质心。步骤2：将每个观察结果与集群相关联：将每个点重新分配到最近的聚类质心。...在这里，上面5个点被分配到具有蓝色质心的群集。按照相同的步骤将点分配给包含红色和绿色颜色质心的聚类。步骤3：重新计算质心：计算新集群的质心。...旧的质心由灰色星星显示，而新的质心是红色、绿色和蓝色的星星。步骤4：迭代，如果不变，然后退出。重复步骤2-3，直到没有从一个集群到另一个集群的点切换。

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