假定我們有如下9個點

A1(2, 10) ?A2(2, 5)?A3(8, 4) ?A4(5, 8) ?A5(7, 5)?A6(6, 4)? A7(1, 2)? A8(4, 9)

希望分成3個聚類

初始化選擇?A1(2, 10),? A4(5, 8) ，A7(1, 2)為聚類中心點，兩點距離定義為ρ(a, b) = |x2 – x1| + |y2 – y1|?. ?

第一步

Iteration 1

?	?	???????? (2, 10)	??????? (5, 8)	???????? (1, 2)	?
?	Point	Dist Mean cluster 1	Dist Mean?cluster2	Dist Mean?cluster?3	Cluster
A1	(2, 10)	?	?	?	?
A2	(2, 5)	?	?	?	?
A3	(8, 4)	?	?	?	?
A4	(5, 8)	?	?	?	?
A5	(7, 5)	?	?	?	?
A6	(6, 4)	?	?	?	?
A7	(1, 2)	?	?	?	?
A8	(4, 9)	?	?	?	?

對A1點，計算其到每個cluster?的距離

A1->class1 = |2-2|+|10-10}=0

A1->class2 = |2-5|+|10-8|=5

A1->class3 = |2-1|+|10-2|=9

因此A1 屬于cluster1

?	?	???????? (2, 10)	??????? (5, 8)	???????? (1, 2)	?
?	Point	Dist Mean?cluster??1	Dist Mean?cluster?2	Dist Mean?cluster?3	Cluster
A1	(2, 10)	0	5	9	1
A2	(2, 5)	?	?	?	?
A3	(8, 4)	?	?	?	?
A4	(5, 8)	?	?	?	?
A5	(7, 5)	?	?	?	?
A6	(6, 4)	?	?	?	?
A7	(1, 2)	?	?	?	?
A8	(4, 9)	?	?	?	?

余下繼續(xù)計算，直到

?	?	???????? (2, 10)	??????? (5, 8)	???????? (1, 2)	?
?	Point	Dist Mean?cluster?1	Dist Mean?cluster?2	Dist Mean?cluster?3	Cluster
A1	(2, 10)	0	5	9	1
A2	(2, 5)	5	6	4	3
A3	(8, 4)	12	7	9	2
A4	(5, 8)	5	0	10	2
A5	(7, 5)	10	5	9	2
A6	(6, 4)	10	5	7	2
A7	(1, 2)	9	10	0	3
A8	(4, 9)	3	2	10	2

重新計算中心點

cluster1只有1個點，因此A1為中心點

cluster2的中心點為?( (8+5+7+6+4)/5,(4+8+5+4+9)/5 )=（6,6）。注意：這個點并不實際存在。

cluster3的中心點為( (2+1)/2, (5+2)/2 )= (1.5, 3.5)

圖形化的過程如下：

持續(xù)迭代，直到前后兩次迭代不發(fā)生變化為止，如下：

以上例子來源：http://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&frm=1&source=web&cd=1&ved=0CDsQFjAA&url=http%3A%2F%2Ffaculty.uscupstate.edu%2Fatzacheva%2FSHIM450%2FKMeansExample.doc&ei=ZDMVT56XJOmoiQLeyLm9DQ&usg=AFQjCNHMUw4sLHM82Pu6cXc2DTSz-cz2pw

from:?http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/7207466

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的K-Means 聚类实例sample的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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