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...
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 : K-Means 是最基础的聚类算...
执行K-means算法基础版本,将选中的类簇二分 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...
(2)选择评价聚类性能的准则函数 k-means聚类算法使用误差平方和准则函数来 评价聚类性能。给定数据集X,当中仅仅包括描写叙述属性。不包括类别属性。假设X包括k个聚类子集X1,X2,…XK;各个聚类子集中的样本数量分别为n1,n2,…,nk;各个聚类子集的均值代表点(也称聚类中心)分别为m1。m2,…,mk。则误差平方和准则函数...
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 ...
数据挖掘聚合算法K-Means 目录 基本信息 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。 工作原理 从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩...
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....
为了实现客户细分,研究者和业界常常采用聚类分析的方法。KMeans算法作为一种常见的聚类算法,具有计算效率高、易于理解和实现的优点,被广泛应用于客户细分领域。 因此,本实验旨在使用KMeans算法对超市客户进行聚类分群,从而识别出不同的客户群体,并分析这些群体的特征和行为习惯。通过这种客户细分的方式,超市经营者可以更好...
聚类算法可分为划分聚类(Partitional clustering) 算法、层次聚类( Hierarchicalclustering)算法、基于密度的聚类(Density-based clustering) 算法以及网格聚类(Gridclustering)算法等。 目前,流行的数据挖掘软件中除包含经典的K-Means聚类方法之外,还包括了由两步聚类方法以及由人工神经网络模型衍生出来的Kohonen网络聚类等方法...