正交表k平均值怎么算

正交表k平均值是一种聚类分析方法，用于将数据集中的数据分为不同的群组。正交表k平均值是一种基于距离度量的算法，它将数据按照其距离分为不同的组别。在这种方法中，群体的数量是一个需要用户指定的变量，称为k。该算法通过迭代计算每个数据点与其最近的聚类中心之间的距离，并将其分配到最近的聚类中心所在的组别中。

正交表k平均值算法的步骤如下：

1. 首先，需要确定要分成的群体数量k。

2. 从数据集中随机选择k个数据点作为聚类中心。

3. 对于每个数据点，计算它与k个聚类中心之间的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所在的组别中。

4. 计算每个群体的平均值，并将其作为新的聚类中心。

5. 重复步骤3和4，直到聚类中心不再改变。

6. 最后，将数据点分配到最终的聚类中心所在的组别中。

正交表k平均值算法的一些优点包括：

1. 适用于大型数据集。

2. 可以使用多种不同的距离度量。

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3. 可以处理非球形的群体。

4. 可以使用并行计算进行加速。

但是，正交表k平均值算法也有一些缺点，包括：

1. 需要用户指定要分成的群体数量k。

2. 对于具有噪声或离群值的数据集，可能会产生不准确的结果。

3. 可能会停留在局部最优解中，而不是全局最优解。

总的来说，正交表k平均值是一种简单而有效的聚类分析方法，可以用于处理各种类型的数据集。