针对这个缺点,通常我们会根据先前的经验选择一个合适的k值,如果没有先验知识,则可以使用“肘部法”来选择一个合适的k值。计算公式为式(2)。 二、算例分析 源代码: 主函数: function [index_cluster,cluster] = kmeans_func(data,cluster_num) %% 原理推导Kmeans聚类算法[m,n]=size(data); cluster=data(randp...
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。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类...
基于欧式距离的 K-means假设了各个数据簇的数据具有一样的的先验概率并呈现球形分布,但这种分布在实际生活中并不常见。面对非凸的数据分布形状时我们可以引入核函数来优化,这时算法又称为核 K-means 算法,是核聚类方法的一种。核聚类方法的主要思想是通过一个非线性映射,将输入空间中的数据点映射到高位的特征空间中...
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...
下面是K-Means聚类算法的分析流程,步骤如下: 第一步,确定K值,即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步,从数据集中随机选择K个数据点作为质心(Centroid)或数据中心。 第三步,分别计算每个点到每个质心之间的距离,并将每个点划分到离最近质心的小组,跟定了那个质心。
1、使用Weka平台,并在该平台使用数据导入、可视化等基本操作; 2、对K-means算法的不同初始k值进行比较,对比结果得出结论。 1、打开Weka3.8并导入数据 打开weka软件。 2、导入数据 在初始界面中点击“Explorer”,并打开Weka自带的数据集“diabetes.arff”(路
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 ; ...
本实验基于KMeans算法对超市客户进行了聚类分群。通过对客户购物数据进行聚类,我们成功将客户分为不同的群体。每个群体代表了具有相似购物行为和偏好的客户群体。通过实验结果,我们发现了客户群体之间的明显差异和共性。不同群体的客户在购买频率、购物金额和购买种类等方面有所区别。这为超市提供了重要的市场细分信息,帮助...
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。