K-Means是最常用且简单的聚类算法,最大特点是好理解,运算速度快,时间复杂度近于线性,适合挖掘大规模数据集。但是只能应用于连续型的数据,并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类; K-Means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数值的均值得到的,每个类的中心用聚类...
k 个聚类 ; ② 参数 k 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 ; 3 . 硬聚类 : ...
选择SSE最小的一种二分类簇加入到类簇列表中 until类簇列表中包含K个类簇 五、层次聚类 层次聚类(hierarchical clustering)算法极为简单:有N多节点,最开始认为每个节点为一类,然后找到距离最近的节点“两两合并”,合并后的两个节点的平均值作为新的节点,继续两两合并的过程,直到最后都合并成一类。 1.聚类方法 聚...
2、k-means算法的改进方法——k-prototype算法 k-Prototype算法:能够对离散与数值属性两种混合的数据进行聚类,在k-prototype中定义了一个对数值与离散属性都计算的相异性度量标准。 K-Prototype算法是结合K-Means与K-modes算法,针对混合属性的。解决2个核心问题例如以下: 1.度量具有混合属性的方法是,数值属性採用K-...
3、算法 k-means算法 输入:簇的数目k和包括n个对象的数据库。 输出:k个簇。使平方误差准则最小。 算法步骤: 1.为每一个聚类确定一个初始聚类中心,这样就有K 个初始聚类中心。 2.将样本集中的样本依照最小距离原则分配到最邻近聚类 3.使用每一个聚类中的样本均值作为新的聚类中心。
一、K-MEANS聚类 K-means聚类是一种分区方法,通过反复迭代将数据点分配到k个簇中。算法步骤如下:1、选择k个初始中心点;2、将每个数据点分配到最近的中心点所属的簇;3、更新每个簇的中心点为该簇中所有点的均值;4、重复步骤2和3,直到中心点不再变化或变化很小。优点:实现简单、计算速度快、适用于大规模数据...
二分k-means算法聚类过程如图:从图中,我们观察到:二分k-means算法对初始质心的选择不太敏感,因为初始时只选择一个质心。4、参考资料 [1] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar, Introduction to Data Mining.[2] Xindong Wu, Vipin Kumar, The Top Ten Algorithms in Data Mining....
k均值聚类(K-Means Clusteringalgorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象...
简介:K-Means聚类算法的基本介绍,包括算法步骤、损失函数、优缺点分析以及如何优化和改进算法的方法,还提到了几种改进的K-Means算法,如K-Means++和ISODATA算法。 1 Kmeans步骤 (1)数据预处理,如归一化、离群点处理等 (2)随机选取K个簇中心,记为u01,u02,…,u0k ...
Partition-based methods聚类多适用于中等体量的数据集,但我们也不知道“中等”到底有多“中”,所以不妨理解成,数据集越大,越有可能陷入局部最小。 1、Kmeans算法的原理 k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地选择k个...