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k-means聚类分析法作为经常使用的聚类分析法中的一种,通常它是将各个类的所有数据样本的均值作为该一类的中心点,并把把对象分成k个类,用距离作为标准来衡量应该将怎样分类,也就是两个对象之间的距离越近,就将它们分成一类.随着大数据时代的到来,k-means聚类分析法应用越来越广泛,科学研究方方面面几乎都有涉及,生活中很多大大小小的事很多也能用它解决,如在生物学中的遗传、 经济、 气象、 医疗卫生、 教育等领域的应用,本文通过介绍k-means聚类分析法的原理、 实现过程,进而讨论k-means聚类分析法的实际应用,以及其不足和改进方法.