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k-means算法是[[硬聚类]]算法，是典型的'''基于原型的目标函数聚类'''方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用'''距离'''作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。k-means算法通常以[[欧式距离]]作为[[相似度测度]]。算法采用'''误差平方'''和'''准则函数'''作为聚类准则函数。

k-means算法（k-means clustering）是[[硬聚类]]算法，是典型的'''基于原型的目标函数聚类'''方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用'''距离'''作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。k-means算法通常以[[欧式距离]]作为[[相似度测度]]。算法采用'''误差平方'''和'''准则函数'''作为聚类准则函数。

==简介==

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