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。 ...
选择初始的聚类中心,聚类类别数 我们先取聚类类别数 ,也就是说我们学习的任务便是将此数据分为5类; 在选择聚类中心的时候,我们有两种方式: 在样本集中随机选择 在数据集分布的范围内随机选取 个点作为聚类中心。 但是,我们试想,如果所有的初始聚类中心都在某一类中,那么最后聚类的结果可能会很糟糕。 例如下图 ...
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...
K-means聚类也称为快速聚类法，是无监督学习中最常见的一种，它适合样本量较大的数据集，要求参与聚类...
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...
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...
原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心, 而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心: 假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K),则在选取第n+1个聚类中心时:距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n+1个聚类中心。
二.K-means均值聚类算法步骤: 数据样本间的相似性度量:欧式距离 评价聚类性能的准则函数:最小误差准则函数 输入:簇的数目k和包含n个对象的数据库 输出:k个簇,使平方误差准则最小 设置初始类别中心和簇数 根据簇中心对数据进行簇划分 重新计算当前簇划分下每个簇的中心 ...