K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
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...
无监督学习常用于聚类。输入数据没有标记，也没有确定的结果，而是通过样本间的相似性对数据集进行聚类，使类内差距最小化，类间差距最大化。无监督学习的目标不是告诉计算机怎么做，而是让它自己去学习怎样做事情，去分析数据集本身。常用的无监督学习算法有K-means、 PCA(Principle Component Analysis)。聚类算法又...
聚类(cluster)算法在机器学习中有若干种,本文讲的是K-means聚类算法,也叫K均值聚类算法。K是指将数据信息观察的对象聚成几类,means是指平均距离(在2.5.3中具体介绍)。 二、算法原理 为了易于理解,本文采用二维特征空间作为演示 1、何为特征 指观察某些事物或现象,能够被区分、记录和保存的信息(数据),例如:人的...
聚类算法:K均值 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 基本K均值:选择K个初始质心,其中K是用户指定的参数,即所期望的簇的个数。每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个簇。然后,根据指派...
K-Means聚类成3个类别 聚类算法(clustering analysis)是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法,属于无监督学习方法。 K-means算法,也被称为K-平均或K-均值,是一种广泛使用的聚类算法,或者成为其他聚类算法的基础,它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。几个相关概念: ...
K-Means 术语 簇: 所有数据的点集合,簇中的对象是相似的。 质心: 簇中所有点的中心(计算所有点的均值而来). SSE: Sum of Sqared Error(误差平方和), 它被用来评估模型的好坏,SSE 值越小,表示越接近它们的质心. 聚类效果越好。由于对误差取了平方,因此更加注重那些远离中心的点(一般为边界点或离群点)。
k均值(k-means)是聚类算法中最为简单、高效的,属于无监督学习算法 核心思想:由用户指定k个初始质心(initial centroids),以作为聚类的类别(cluster),重复迭代直至算法收敛 基本算法流程: 选取k个初始质心(作为初始cluster); repeat: 对每个样本点,计算得到距其最近的质心,将其类别标为该质心所对应的cluster; ...
K均值:是一种硬聚类方法,即每个数据点被划分到一个且仅一个聚类中。聚类的归属是明确无误的。适合于聚类边界明确、聚类间隔较大的数据集。这个算法较为简单直接,计算效率高,但对于复杂或模糊边界的数据集灵活性较低。C均值:是一种软聚类方法,允许数据点以一定的隶属度或概率属于多个聚类。这意味着数据点可以同时...
K-Means聚类算法概述K-Means算法是一种广泛应用的聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇由其内部所有样本的均值（称为质心）来代表。这种简单但直观的算法便于实现，主要步骤包括初始化质心、分配样本到最近的簇、更新质心，可能存在的问题如易受初始质心影响，产生空簇，以及可能陷入局部最优。K-Means...