一、算法原理 K-means算法是一种基于距离的聚类算法,其基本原理是将数据点划分到k个不同的簇中,使得簇内的数据点尽可能相似,而簇间的数据点尽可能不同。具体步骤如下: 1. 随机选择k个中心点(centroid)作为初始的聚类中心。 2. 对于每个数据点,计算其到各个聚类中心的距离,并将其归类到距离最近的簇中。 3....
对处理大数据集,该算法是 . 相对可伸缩的和高效率的,因为它的复杂度是O(nkt),其中,n 是所有 样本的数目,k 是聚类簇的数目,t 是迭代的次数。通常的k 但是,K-means 只有在簇的平均值被定义的情况下才能使用。这使得 它不适用某些应用,例如涉及到分类属性的数据。要求用户必须事先给出 k,可以算是该方法...
同时对传统K-means算法进行进一步的改进,以减少数据中噪声点和孤立点对聚类精度的影响。并将传统K-means算法和改进的K-means算法应用于入侵检测系统中。实验结果发现,基于改进的K-means算法的入侵检测系统具有更好的入侵检测效果,改进算法不仅降低了关键参数的敏感性,提高了区分精度,还在一定程度上提高了网络入侵检测的...
其中包含了量子形式的k-means算法的输出。该态包含了所有向量的均匀叠加,每个向量被分配到相应的簇中,并且可以通过采样来提供关于那些状态处于相同或不同簇中的信息。对于量子聚类算法,按照原始的Lloyd算法进行,但在量子叠加中表示所有均值。 在第一步中,为每个簇选择 k 个带有标签 i_c 标签的向量作为簇的初始种子...
K-Means 是一种无监督的聚类算法,其目的是将 n 个数据点分为 k 个聚类。每个聚类都有一个质心,这些质心最小化了其内部数据点与质心之间的距离。 它能做什么 市场细分: 识别具有相似属性的潜在客户群体。 图像分析: 图像压缩和图像分割中的像素聚类。
K-means算法迚行改迚,提出了基于熵值法及劢态规划的改迚K-means算 法。熵值法用来修订算法的距离计算公式,以提高算法的聚类精确程度,劢 态规划算法用来确定算法的初始聚类中心。将改迚算法应用于矿井监测传感 器聚类中,结果显示较传统的K-means算法,改迚算法效率有了明显提 高,聚类精确程度有较大增强 关键字:K...
Kmeans聚类算法研究综述.docx,Kmeans聚类算法研究综述 一、概述 聚类分析是一种无监督的机器学习方法,旨在将相似的对象组织成群体或“簇”,使得同一簇内的对象之间尽可能相似,而不同簇的对象之间尽可能不同。在众多聚类算法中,Kmeans算法以其简单性和有效性而备受关注。
文本聚类的文本表示模型通常采用VSM（Vector Space Model）向量空间模型[1]，steinbach等人比较了基于层次的方法和基于划分的方法在文本聚类中的适用程度[2][3]，认为k-means和bisecting k-means算法不但聚类结果较好，且处理时间和文本数量呈线性关系，适用于大规模文本的聚类。Dhillod等人表示，文本聚类中使用余弦夹角...
大数据挖掘算法篇之K-Means实例 一、引言 K-Means算法是聚类算法中,应用最为广泛的一种。本文基于欧几里得距离公式:d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)计算二维向量间的距离,作为聚类划分的依据,输入数据为二维数据两列数据,输出结果为聚类中心和元素划分结果。输入数据格式如下:...