小编给大家分享一下大数据开发中常见的聚类算法有哪些，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
· 常见的聚类算法 ·
算法步骤
(1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。
(2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。
(3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。
(4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始化中心点，然后选择运行结果最好的一个。
下图演示了K-Means进行分类的过程：
优点：
速度快，计算简便
缺点：
我们必须提前知道数据有多少类/组。
K-Medians是K-Means的一种变体，是用数据集的中位数而不是均值来计算数据的中心点。
K-Medians的优势是使用中位数来计算中心点不受异常值的影响；缺点是计算中位数时需要对数据集中的数据进行排序，速度相对于K-Means较慢。
其他的算法可以查看：
https://blog.csdn.net/Katherine_hsr/article/details/79382249
K-mean聚类
代码实现
1、导入数据
2、计算每个数据点到中心点的距离
3、对数据点分组
4、迭代收敛和更新质心
结果图展示：
相似的代码和演示的数据都上传到了网盘，大家可以去下载、尝试和应用到自己的项目中。
以上是“大数据开发中常见的聚类算法有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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