解析 答案:K-means聚类算法的基本步骤如下: (1)随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 (2)计算每个数据点到各个聚类中心的距离,将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的类别。 (3)更新聚类中心:计算每个类别内所有数据点的均值,作为新的聚类中心。 (4)重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化。
K均值聚类也称K-means聚类，是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。因为需要计算距离，所以决定了K-means算法只能处理数值型数据，而不能处理分类属性型数据。K均值聚类...
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成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 2.k-means算法步骤 (1)从数据中随机选择K个对象...
一.Kmeans介绍 非监督学习,聚类算法 1.1 算法过程 设当前k=2 第一步:初始化中心点 第二步:遍历样本点和中心之间的距离,离蓝色中心点近,则分为蓝色类别,反之,归为红色 第三步:步骤二获得红蓝两个类别,再次寻找蓝色区域的中心点和红色区域的中心点
3. **初始化质心**：随机选择K个数据点作为初始质心，或使用如K-Means++等更高级的方法来初始化质心。4. **模型训练**：使用K-均值算法对数据进行迭代聚类。这个过程包括：- 将每个数据点分配给最近的质心，形成簇。- 重新计算每个簇的质心，通常是簇内所有点的均值。5. **模型评估**：评估聚类效果，常用...
简述k-均值聚类的计算步骤 K-means聚类是一种基于距离计算的聚类分析方法,主要包括以下步骤: 1.确定聚类数:首先需要根据问题的需求和数据特点确定聚类数量k。 2.选择初始点:从数据集中随机选择k个点作为初始簇中心。 3.计算距离:将每个数据点分别与k个初始簇中心进行距离计算,然后将其分配至离它最近的簇中心。 4...
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,根据它们与这些聚类中心的欧氏距离,按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心(最相似)所对应的类; ...
K均值聚类算法(K-means)的基本步骤如下: 随机选取 k 个点作为分类的中心点。 将每个数据点放到距离它最近的中心点所在的类中。 重新计算各个分类的数据点的平均值,将该平均值作为新的分类中心点。 重复步骤 2 和步骤 3,直到分类稳定。 注:在第 1 步中,可以是随机选取 k 个点作为分类的中心点,也可以是随机...
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,使得各个类之内的数据最为相似,而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。聚类分析就是以相似性为基础,在一个聚类中的模式之间比不在同一个聚类中的模式之间具有更多的相似性。对数据集进行聚类划分,属于无...