K均值聚类法和系统聚类法有什么区别，这两种聚类方法的适用条件都是什么？ 适用条件：系2113统聚类法适于二维有5261序样品聚类的样品个数比较均匀。K均值聚类法适用4102于快速高效1653，特别是大量数据时使用。两者区别如下：一、指代不同1、K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。2、系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。二、步骤不同1、K均值聚类法：步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。2、系统聚类法：开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。三、目的不同1、K均值聚类法：终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。2、系统聚类法：是以距离为相似统计量时，确定新类与其他各类之间距离的方法，如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、群平均法、离差平方和法、欧氏距离等。参考资料来源：-系统聚类法参考资料来源：-K均值聚类算法
K均值聚类算法的什么是k均值聚类 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
k均值聚类算法，给了一组数，这组数的每一个数都要被分到点簇里吗？ 是的每个点都要参与计算，每个簇的中心是由分配到这个处的点的均值决定的这个算法没有办法知道哪个点是距离簇中心比较远的
