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。 K-means聚类的基本思想是,在指定聚类个数K的情况下,从数据集中随机化选取K个个案作为起始的聚类中心点,计算其他个案所代表的点与初始聚类中心点的欧式距离,将个案分到距离聚类中心最近的那个类,所...
1 K-Means算法引入 基于相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。 图1 二维空间聚类的例子 [1] 上个世纪50/60年代,K-Means聚类算法分别在几个不同的科学研究领域被独立...
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...
五、KMeans在文本聚类中的应用 除了常见的数值数据聚类,KMeans也被广泛应用于文本数据的聚类。在这一节中,我们将探讨KMeans在文本聚类中的应用,特别是在自然语言处理(NLP)领域。 文本向量化 定义:文本向量化是将文本数据转化为数值形式,以便机器学习算法能更容易地处理它。 例子:例如,一个常用的文本向量化方法是TF-...
例子:在社交网络分析中,我们可能想要了解哪些用户经常互动,形成一个社区。通过KMeans算法,我们可以找到这些社区的“中心用户”,并围绕他们形成不同的用户集群。 这两个基础概念为我们后续的深入分析和代码实现提供了坚实的基础。通过理解聚类的目的和KMeans算法的工作原理,我们能更好地把握该算法在复杂数据分析任务中的...
k-means聚类算法的R语言实现 K-means算法假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下:(1)随机选择c个类的初始中心; (2)在第n次迭代中,对任意一个样本,求其到每一个中心的距离,将该样本归到距离最近的中心所在的类; (3)更新该类的中心值,一般利用均值、中位点等方法; (4)对于所有的c个聚类中心,利用(2)(...
为了实现客户细分,研究者和业界常常采用聚类分析的方法。KMeans算法作为一种常见的聚类算法,具有计算效率高、易于理解和实现的优点,被广泛应用于客户细分领域。 因此,本实验旨在使用KMeans算法对超市客户进行聚类分群,从而识别出不同的客户群体,并分析这些群体的特征和行为习惯。通过这种客户细分的方式,超市经营者可以更好...
K-means算法是一种无监督学习算法,主要用于聚类分析。下面是一个使用Python和scikit-learn库实现的K-means算法典型案例: ```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 创建一个数据集 data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) # ...
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,使得类内之间的数据最为相似,各类之间的数据相似度差别尽可能大。聚类分析就是以相似性为基础,对数据集进行聚类划分,属于无监督学习。 2. 无监督学习和监督学习 ...
K-Means算法的思想很简单,对于给定的数据集: 1)将各个聚类内的所有样本的均值作为该聚类的代表点, 2)计算每个样本到各个均值的距离, 3)取最小距离的均值所在类别作为样本类别,从而数据集划分为K个类, 4)再重新计算每个聚类的均值,继续2)3),依次迭代,直到均值不再变化。