数据对象间距离的计算有很多种,k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。算法详细的流程描述如下: 2. k-means算法的优缺点: 优点: 算法简单易实现; 缺点: 需要用户事先指定类簇个数; 聚类结果对初始类簇中心的选取较为敏感; 容易陷入局部最优; 只能发现球形类簇; 接下来我们说一下k-means算法的...
k-means算法是一种基于划分的聚类算法,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。数据对象间距离的计算有很多种,k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。 K-means算法,也被称为k-平均或k-均值,是一种 得到最广泛使用的聚类...
k-means 算法是一种用于聚类分析的非监督学习算法。它通过将数据点划分为 k 个簇，使得每个簇中的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。这个算法的名称来源于其中的 k 个簇（clusters）和每个簇的均值（mean）。k-means 算法的工作原理 k-means 算法的工作原理可以概括为以下几个步骤：初始化中心...
5、当每次迭代结果不变时,认为算法收敛,聚类完成,K-Means一定会停下,不可能陷如一直选质心的过程。 四、模型评估 4.1误差平方和(SSE \The sum of squares due to error): 举例:(下图中数据-0.2, 0.4, -0.8, 1.3, -0.7, 均为真实值和预测值的差) 在k-means中的应用: 公式各部分内容: 上图中: k=2...
k-means算法是一种基于划分的聚类算法,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。数据对象间距离的计算有很多种,k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离 四、实验内容
k-means 算法使用距离来描述两个数据对象之间的相似度。距离函数有明式距离、欧氏距离、马式距离和兰氏距离,最常用的是欧氏距离。 k-means 算法是当准则函数达到最优或者达到最大的迭代次数时即可终止。当采用欧氏距离时,准则函数一般为最小化数据对象到其簇中心的距离的平方和,即 ...
我们采用欧式距离作为KMeans算法度量样本间距离的方式。下面是KMeans算法的计算流程: 1)根据要聚类为K个类,随机初始化K个质心; 2)根据每个样本和质心的距离来进行聚类,最后有K个类; 3)计算现在的聚类情况,重新计算新的质心; 4)判断是否达到要求或者已经迭代到了最大次数,如果是就停止,输出聚类结果,如果不是的话...
图1 K-Means算法计算过程 例题：1.对于以下数据点，请采用k-means方法进行聚类（手工计算）。假设聚类簇数k=3，初始聚类簇中心分别为数据点2、数据点3、数据点5。解：正在进行第1次迭代初始质心为B、C、EAB = 2.502785AC = 5.830635AE = 7.054443DB = 3.819911DC = 1.071534DE = 7.997158因此，第...
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个对象作为初始聚类...
K-means是一种典型的聚类算法,它是基于距离的,是一种无监督的机器学习算法。 K-means需要提前设置聚类数量,我们称之为簇,还要为之设置初始质心。 缺点: 1、循环计算点到质心的距离,复杂度较高。 2、对噪声不敏感,即使是噪声也会被聚类。 3、质心数量及初始位置的选定对结果有一定的影响。