K均值聚类法和系统聚类法有什么区别，这两种聚类方法,k平均聚类是迅速有效的，尤其是当大量数据很高时，但是群集类别的类别需要指定群集的群集是根据系统之间的距离列出该类别，所以通过系统群集可以获得树图，如群集，需要根据树图和体验确定类别。
什么时候用系统聚类比较好，主要是与K,与k均值集群相比，系统聚类和k均值集群是群集样本，系统集群通常以较少的数据量使用，数据太大，系统集群非常慢。影响。
系统聚类法和k,I. K-means聚类算法原理K-MEAS算法接受参数k;然后，预先输入的N个数据对象被分成K集群，以使获得的集群满意度：相同的群集相似高;不同群集中的对象相似性很小。使用通过每个簇中的对象的平均值获得的“中央对象”（重力中心）来计算聚类相似度。 K-means算法是最经典的划分聚类方法，是十大古典数据挖掘算法之一。 K-Means算法的基本思想是在空间中的空间中聚类，并且归类于它们的对象。通过迭代方法，再次更新每个群集中心的值，直到获得最佳的集群结果。假设您想将样本划分为C类别，算法描述如下：（1）调整C类的初始中心; （2）在初迭代，对任何样品，询问C中心距离，样品分为最短中心的类别; （3）使用诸如平均值的方法更新类的中心值; （4）对于所有C聚合物中心，如果（2）（3）更新后（2）（3）迭代，则该值保持不变，迭代结束，否则将继续。这种算法的最大优点是简单快速的。算法的关键是初始中心的选择和距离公式。
责任编辑（
文素利）
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