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我试图让kmeans绘制5个聚类，但我只绘制了1个聚类

K-means是一种常用的聚类算法，它将数据集划分为K个不同的簇，每个簇具有相似的特征。你试图绘制5个聚类，但只绘制了1个聚类的原因可能是参数设置错误或者代码逻辑问题。

要绘制多个聚类，首先需要确保正确设置了K的值为5。K代表聚类的数量，如果将K设置为1，那么将只会得到一个聚类结果。

除了K值的设置，还需要注意以下几个方面：

数据预处理：聚类算法对数据的特征缩放敏感，如果不同特征的取值范围差异较大，需要进行特征缩放或归一化处理，以避免某些特征主导聚类结果。
初始化聚类中心：K-means算法需要随机初始化聚类中心，不同的初始化方法可能会导致不同的聚类结果。可以尝试多次运行算法，选择最优的聚类结果。
调整算法参数：K-means还有其他参数，如迭代次数、停止准则等，根据具体情况进行调整。
数据可视化：确认绘制聚类结果的代码逻辑正确，包括使用正确的数据和聚类标签进行绘图。

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k均值聚类

n_digits: 10, n_samples 1797, n_features 64 _______________________________________________________________________________ init time inertiahomo compl v-meas ARI AMI silhouette k-means++ 0.43s 69684 0.683 0.722 0.702 0.573 0.699 0.154 random 0.30s 69656 0.673 0.713 0.692 0.558 0.689 0.120 PCA-based 0.05s 70793 0.667 0.695 0.681 0.553 0.677 0.156 _______________________________________________________________________________

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kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。算法原理 kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点 4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或执行

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机器学习中的k均值聚类属于无监督学习，所谓k指的是簇类的个数，也即均值向量的个数。算法初始状态下，要根据我们设定的k随机生成k个中心向量，随机生成中心向量的方法既可以随机从样本中抽取k个样本作为中心向量，也可以将中心向量固定在样本的维度范围之内，避免中心向量过偏远离大多数样本点。然后每个样本点需要与k个中心向量分别计算欧氏距离，取欧氏距离最小的中心向量作为该样本点的簇类中心，当第一轮迭代完成之后，中心向量需要更新，更新的方法是每个中心向量取前一次迭代所得到各自簇类样本点的均值，故称之为均值向量。迭代终止的条件是，所有样本点的簇类中心都不在发生变化。在spss中导入的二维数据如下所示：

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