https://www.zhihu.com/people/deelida/zvideos 1 Kmeans聚类算法基本原理 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大。 以彩色图像为例:基于彩色图像的RGB三通道为xyz轴建立空间直角坐标系,那么一副图像上...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标是使得各类的聚类平方和最小,即最小化。 结合...
金融界2024年12月23日消息，国家知识产权局信息显示，南方电网数字平台科技（广东）有限公司申请一项名为“基于K-means算法的资产安全威胁智能识别方法、系统及设备”的专利，公开号CN 119155062 A，申请日期为2024年8月。专利摘要显示，本申请公开了一种基于K‑means算法的资产安全威胁智能识别方法、系统及设备，方法...
1.程序功能描述 K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法...
② 参数k kk说明 :表示聚类分组的个数 , 该值需要在聚类算法开始执行前 , 需要指定好 , 2 . 典型的基于划分的聚类方法 :K-Means 方法 ( K 均值方法 ) , 聚类由分组样本中的平均均值点表示 ;K-medoids 方法 ( K 中心点方法 ) , 聚类由分组样本中的某个样本表示 ; ...
6.2 基于K-Means聚类算法 K平均算法是一种无监督的机器学校算法。K-平均聚类与K-邻近之间没有任何关系。K-Means的核心思想是人以类聚;而KNN的核心思想是少数服从多数。 6.2.1 应用实例:新闻聚类 对新闻聚类,目的是尽可能使相同类别的新闻聚合在一个聚类中,一边网民浏览。
1.2K-Means算法 在众多基于划分方法的聚类算法中,K-Means算法是最著名和最常用的算法之一。K-Means算法以k为输入参数,将给定的n个对象,划分为k个簇,使得簇内的对象相似度高,而不同簇内的对象的相似度低。 K-Means 算法的主要流程如下: (1)在给定的n个对象中,随机选取k个对象,作为每一个簇的初始均值(中心...
摘要:基于K-means算法思想改进蚁群聚类算法聚类规则,提出一种新的K-means蚁群聚类算法,并通过实验验证其聚类效果;引入具有全局最优性的支持向量机SVM,取各类中心附近适当数据训练支持向量机,然后利用已获模型对整个数据集进行重新分类,进一步优化聚类结果,使聚类结果达到全局最优。UCI数据集实验结果表明,新的算法可以明显...
k-means算法: 第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心。 第二步:逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚类中心中...