而k-means算法是一种常用的聚类算法,它通过迭代的方式将数据点分配到k个簇中,以最小化簇内的方差来实现聚类。 在三维空间中,数据通常具有更加复杂的特征和结构,因此传统的二维k-means算法在处理三维数据时可能会面临一些挑战。为了解决这个问题,研究人员提出了三维k-means聚类算法,它是对传统k-means算法的扩展,...
可以看到,使用默认的K-Means算法将使用随机的初始值,因此每次执行的结果都不一样。 上面的输出中将0,1用户聚类到一起,效果并不理想。然而,如果我们可以确定用户0与用户5是有很大区别的,就可以指定用户0和用户5作为K-Means聚类算法的初始值。可以看到和我们的预期完全一致,这样效果就非常好了。 由于K-Means毕竟是...
K-Means:使用均值算法把数据分成K个类的算法 算法目标: 是把n个样本点划分到k个类中,使得每个点都属于离它最近的质心对应的类,以之作为聚类的标准 质心 是指一个类,内部所有样本点的均值 计算步骤 第一步:取得K个初始质心:从数据中随机抽取k个点作为初始聚类的中心,由这个中心代表各个类 第二步:把每个点划...
可以，没有任何问题。例如对图片进行聚类就是三维的。但前提是需要将三维的数据reshape成一个向量，例如...