K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法,用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中,使得簇内的点尽可能相似,簇间的点尽可能不同。一、商业领域的多种应用场景 1. **客户细分**:在市场营销领域,K-均值聚类可以用于客户细分,将客户根据购买...
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数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类...
kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
KMeans聚类算法也称k均值聚类算法,是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它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。该算法认为类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。 KMeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为...
1. K-Means的工作原理 作为聚类算法的典型代表,K-Means可以说是最简单的聚类算法,那它的聚类工作原理是什么呢?在K-Means算法中,簇的个数K是一个超参数,需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好的K,找出K个最优的质心,并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去。具体过程可以...
在数据分析中,聚类算法用于发现数据集中的固有分组,通过将相似对象聚集在一起来揭示数据的结构和模式。这种方法常用于市场细分、社交网络分析、组织复杂数据集等领域。 选择K-Means聚类算法的动机 K-Means 是一种广泛使用的聚类算法,主要因其简单、高效,适用于大规模数据处理。它通过优化簇内距离来形成相对均匀的簇,适...
机器学习之K-means算法 贾新一 统计,数据分析,经营分析 阅读全文 机器学习之K_means(附简单手写代码) Cyril-KI 互联网行业 从业人员 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类技术经常被称为无监督学习。 k均值聚类是最著名的划分聚类算法...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: ...
聚类(包括K均值聚类)是一种用于数据分类的无监督学习技术。 无监督学习意味着没有输出变量来指导学习过程(没有这个或那个,没有对错),数据由算法来探索以发现模式。我们只观察这些特征,但没有对结果进行确定的测量值,因为我们想要找出它们。 与监督学习不同的...