组件名称

  K均值聚类 [版本号:1] [更新时间:2018-08-19]

简介

  聚类算法是机器学习中的一类无监督学习方法,用于将无标签的数据进行聚类划分。K均值聚类算法又叫K-means算法,是最为经典的基于划分的聚类方法,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,随机选择K个中心点,k均值算法根据距离函数反复把数据分入k个聚类中,通过迭代使到距离最小。K均值聚类步骤: 1.得到K个数据范围类的随机质心 2.把数据划分给最近的质心得到K个簇 3.通过每个簇的平均值算出新的质点 4.重复2和3直到不再改变

输入和输出

  输入端口个数:1

  输出端口个数:1

参数配置

  

字段配置

  

输出节点的字段配置说明

  运行后不生成新字段。后续节点可以直接选择字段。

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