3.广泛应用:K-means可以用于各种数据聚类问题,并且在市场细分、社交网络分析、图像压缩等领域有广泛应用。 4.易于解释:K-means产生的聚类结果比较容易解释,因为每个簇都有一个中心,可以通过分析中心的特征来解释簇的特性。 5.可扩展性:K-means算法可以扩展以用于大规模数据集,比如使用MiniBatch K-means的变体。 2...
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,所有数据个案划分类别后,形成了K个数据集(K个簇), 重新计算每个簇中数据个案的均值,将均值作为新的聚类中心。因此聚类中...
由KMeans算法原来可知,KMeans在聚类之前首先需要初始化 个簇中心,因此 KMeans算法对初值敏感,对于不同的初始值,可能会导致不同的聚类结果。因初始化是个"随机"过程,很有可能 个簇中心都在同一个簇中,这种情况 KMeans 聚类算法很大程度上都不会收敛到全局最小。 想要优化KMeans算法的效率问题,可以从以下两个思路...
通过绘制K-means代价函数与聚类数目K的关系图,选取直线拐点处的K值作为最佳的聚类中心数目。 上述方法中的拐点在实际情况中是很少出现的。 比较提倡的做法还是从实际问题出发,人工指定比较合理的K值,通过多次随机初始化聚类中心选取比较满意的结果。 K-means++算法: 起步 由于K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取...
那么,组内相似越大,组间差别越大,那么聚类的效果就会很好。 难点:如何评估(不知到分类结果到底怎么样),如何调参(分成多少类合适) 现在,就其中最简单的算法,kmeans进行学习。 基本概念: 簇:相似的堆的个数,用k值表示 质心:均值,即对数据各个维度取平均 ...
在K-Means中有一个重要的环节，就是放置初始质心。如果有足够的时间，K-means一定会收敛，但Inertia可能收敛到局部最小值。是否能够收敛到真正的最小值很大程度上取决于质心的初始化。初始质心放置的位置不同，聚类的结果很可能也会不一样，一个好的质心选择可以让K-Means避免更多的计算，让算法收敛稳定且更快。在...
K-Means是一种经典的无监督的聚类算法。它比较简单,易于实现并且应用很广泛。 二,原理 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, ...
K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然后遍历整个数据集的各条记录,将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中,...
K-means聚类分析 一、原理 先确定簇的个数,K 假设每个簇都有一个中心点centroid 将每个样本点划分到距离它最近的中心点所属的簇中 选择K个点做为初始的中心点while(1) { 将所有点分配个K个中心点形成K个簇 重新计算每个簇的中心点if(簇的中心点不再改变)break;...