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...
K-means聚类的基本思想是,在指定聚类个数K的情况下,从数据集中随机化选取K个个案作为起始的聚类中心点,计算其他个案所代表的点与初始聚类中心点的欧式距离,将个案分到距离聚类中心最近的那个类,所有数据个案划分类别后,形成了K个数据集(K个簇), 重新计算每个簇中数据个案的均值,将均值作为新的聚类中心。因此聚类中...
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。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响, 因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始...
K均值聚类分析算法步骤：① K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 ② 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离，将数据对象分到距离聚类中心最近的那个数据集中，当所有数据对象都划分以后，就形成了K个数据集（即K个簇）③ 接下来重新计算每个簇的数据对象的均值，将均值作为新的聚类中心 ④ 最后计算每个...
或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳；采用迭代方法，得到的结果只是局部最优；对噪音和异常点比较的敏感。结论 K均值（K-Means）聚类算法原理简单，可解释强，实现方便，可广泛应用在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等多个领域，有着广泛的应用前景。
一K-均值聚类(K-means)概述 1. 聚类 “类”指的是具有相似性的集合。聚类是指将数据集划分为若干类,使得类内之间的数据最为相似,各类之间的数据相似度差别尽可能大。聚类分析就是以相似性为基础,对数据集进行聚类划分,属于无监督学习。 2. 无监督学习和监督学习 ...
K-Means算法是将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇,直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类。簇就是聚类的结果表现。簇中所有数据的均值通常被称为这个簇的“质心”(Centroids)。在一个二维平面中,一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点的横坐标的均值,质心...
k-means聚类 1.k-means聚类 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,聚类是建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是最著名的划分聚类算法,是一种迭代求解的聚类分析算法。由于简洁和效率使得他...
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...