Python 点云K-means聚类算法

本文主要是介绍Python 点云K-means聚类算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、概述

K-means聚类算法（Intrinsic Shape Signatures）:是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。
基本思想：

1. 首先需要预定义簇的数量K，然后随机选择K个对象作为初始的聚类中心。
2. 算法会遍历数据集中的每个对象，根据对象与各个聚类中心的距离，将每个对象分配给距离它最近的聚类中心。
3. 根据分配结果，算法会重新计算每个簇的聚类中心，新的聚类中心是该簇所有对象的均值。
4. 重复第2步和第3步，直到满足某个终止条件，直到聚类中心的位置不再发生变化，或者达到预定的迭代次数。

二、代码示例

import numpy as np

这篇关于Python 点云K-means聚类算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---