K-Means聚类算法要求输入数据为数值型数据。这是因为该算法在计算数据点间的距离时,需要利用数学公式(如欧氏距离或曼哈顿距离)来度量距离,这对数据的数值性质有着明确的要求。如果数据集中包含非数值型数据,如分类数据或文本数据,需要先通过编码(如独热编码、标签编码)转换为数值型数据,这样才能被K-Means算法处理。 ...
K-means 是一种基本的、经典的聚类方法,也被称为K-平均或K-均值算法,是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是聚焦于相似的无监督的算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。其算法具体的步骤为 其中, 为样本数, 为聚类中心(Clu...
1.可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集。 2.可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感 3.评估方法聚类结果没有偏倚,相对的,K-Means之类的聚类算法初始值对聚类结果有很大影响。 DBSCAN算法缺点: 1.如果样本集的密度不均匀、聚类间距差相差...
如果聚类变量均为定量数据，则进行K-means聚类，如果聚类变量均为定类变量或定量与定类变量混合，则进行...
ISODATA的全称是迭代自组织数据分析法,在K-Means算法的基础上,通过预设: 期望聚类数、初始聚类数、类别最少样本数、类别最大标准差、类别中心最小距离、合并类别最多对数和迭代运算次数 这7个初始变量,并在算法中增加“合并”和“分裂”这个两个步骤对聚类过程完成自适应的迭代,最终输出最优的聚类结果。在算法过程...
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...
对于K-Means算法,首先要注意K值的选择和K个初始化质心的选择。 对于K值的选择:我们可以通过对数据的先验经验选择合适的K值,如果没有先验条件的话,还可以通过交叉验证选择合适的K值。 对于K个初始化质心:由于我们采用启发式迭代方法,K个初始化质心的位置选择对最后的聚类结果和运行时间都有较大的影响,最好选择的K个...
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。具体过程可以总结如下：a.首先随机选取样本中的K个点作为聚类中心；b.分别算出样本中其他样本距离这K个聚类中心的距离，并把...
K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然后遍历整个数据集的各条记录,将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中,...