一、k-means算法: 1、优缺点: 优点:容易实现。 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢。 2、伪代码描述:
优点:K 均值聚类是最流行的聚类算法,因为该算法足够快速、简单,并且如果你的预处理数据和特征工程十分有效,那么该聚类算法将拥有令人惊叹的灵活性。 缺点:该算法需要指定集群的数量,而 K 值的选择通常都不是那么容易确定的。另外,如果训练数据中的真实集群并不是类球状的,那么 K 均值聚类会得出一些比较差的集群。
算法简单易实现; 缺点: 需要用户事先指定类簇个数K; **对异常点敏感,一个特大都值,或者极小的值,会影响均值的数值** 聚类结果对初始类簇中心的选取较为敏感; 容易陷入局部最优; 只能发现球型类簇;
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数据挖掘题目,K—均值算法应用假设数据挖掘的任务是将如下的八个点(用(x,y)代表位置)聚类为三个簇.A1(2,10),A2(2,5),A3(8,4),B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4),C1(1,2),C2(4,9)距离函数
无聊到用python编了一下k均值算法程序 结果发现数据起始位置直接影响运算结果的。 另外,书上写了是运行五轮后出现结果。结果我这程序运行了两轮就结束了。 直接上代码。看看是不是我代码写错了?但随机结果就比较正常。我也是无语。 ___ importnumpyas np import random A = [697,774,634,608,556,403,481,43...
Calvin:量子计算系列教程目录本教程包含: 1. k均值(K-Means )算法 2. 量子线路 3. 代码实例 Calvin:量子计算系列教程目录
初始点为1,4,7；根据K-Means聚类的最近邻思想，可以计算其余5个点与这些初始聚类中心的欧氏距离。选取欧氏距离最小的点归到相应的类，然后根据均值法重新计算各个聚类簇的聚类中心 如此迭代，直到聚类中心不再大范围移动，即可收敛，得到最终的聚类结果 ...