七.什么是聚类分析?常用的聚类分析方法有哪些?简述K-均值算法的基本原理及算法过程,编写程序,用K-均值算法对下表中的样本进行聚类,设K=3。讨论初始聚类中心的选择对聚类
k均值聚类原理:随机选择k个初始质心,分配数据点到最近的质心形成簇,更新质心为簇中数据点平均值,重复此过程直到质心稳定或达到迭代次数。 k均值聚类的定义与基本概念 K均值聚类(K-Means Clustering)是一种广泛使用的无监督学习算法,其核心目的是将数据集划分为K个互不重叠的子集(簇...
而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以Inertia的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，也就是说Inertia和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。
结合最小二乘法和拉格朗日原理,聚类中心为对应类别中各数据点的平均值,同时为了使得算法收敛,在迭代过程中,应使最终的聚类中心尽可能的不变。 二、算法实现一般流程 K-means是一个反复迭代的过程,算法分为四个步骤: 1)选取数据空间中的K个对象作为初始中心,每个对象代表一个聚类中心; 2)对于样本中的数据对象,根...
1. 初始聚类中心的选择会影响聚类结果:如果初始聚类中心点选择的不够好,就有可能导致算法不能正确地将数据点分配到它们所属的聚类中。 3. 对于非球形分布的数据集,k均值聚类的效果会受到影响:如果数据点不是均匀分布在球形区域内,就有可能导致聚类结果不准确。 在实际使用k均值聚类算法时,需要根据具体数据集的特征...
k均值聚类算法的基本思想是采用欧氏距离度量样本之间的相似度,将数据集分成k个簇(cluster),使得每个样本点与其所在簇内的点的欧氏距离的平方和最小。k均值聚类的求解过程可以分为如下几个步骤: 1. 初始化:首先在数据集中随机地选择k个初始中心点作为簇的质心。这些中心点通常会根据数据的分布情况,使用随机选取的...
经典的迭代法 当然,以下是对K-means聚类算法中经典迭代方法的详细描述: K-means迭代求解算法 一、初始化 确定要分成的簇的数量K。 从数据集中随机选择K个对象作为初始聚类中心。这些初始中心的选择对最终结果会有影响,因此有些变种算法如K-means++提供了更智能的初始化方式。
答案:K-均值法是一种非谱系聚类法,把每个样品聚集到其最近形心(均值)类中,它是把样品聚集成K个类的集合,类的个数k可以预先给... 点击查看完整答案 你可能感兴趣的试题 问答题 【简答题】试述系统聚类法的原理和具体步骤。 答案:首先将n个样品看成n类(一类包含一个样品),然后将性质最接近的两类合并成一个...
的基础知识与技巧、特征工程(数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法)、回归拟合(线性回归、BP神经网络、极限学习机)、分类识别(KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等)、聚类分析(K均值、DBSCAN、层次聚类)、关联分析(关联规则、协同过滤、Apriori算法)的基本原理及Python...
⼀、K-means算法原理 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...