【机器学习】Kmeans聚类算法 一、聚类简介 Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。 聚类算法可以
K均值（K-Means）聚类算法原理简单，可解释强，实现方便，可广泛应用在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等多个领域，有着广泛的应用前景。
k-means是一种聚类算法,这种算法是依赖于点的邻域来决定哪些点应该分在一个组中。当一堆点都靠的比较近,那这堆点应该是分到同一组。使用k-means,可以找到每一组的中心点。当然,聚类算法并不局限于2维的点,也可以对高维的空间(3维,4维,等等)的点进行聚类,任意高维的空间都可以。 上图中的彩色部分是一些二...
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...
一、聚类与KMeans介绍 聚类算法在机器学习和数据挖掘中占有重要的地位,它们用于自动地将数据分组成有意义的集群。KMeans聚类算法是其中最简单、最常用的一种。在本篇文章中,我们将深入探讨KMeans聚类算法的原理、优缺点、变体和实际应用。首先,让我们了解一下聚类和KMeans算法的基础概念。
应用Kmeans实现聚类任务 一、聚类算法简介 1.1 认识聚类算法 使用不同的聚类准则,产生的聚类结果不同。 1.1.1 聚类算法在现实中的应用 用户画像,广告推荐,Data Segmentation,搜索引擎的流量推荐,恶意流量识别 基于位置信息的商业推送,新闻聚类,筛选排序 图像分割,降维,识别;离群点检测;信用卡异常消费;发掘相同功能的...
KMeans的工作原理 簇与质心 KMeans将数据划分称若干个无交集的簇,每个簇就是一个一组聚集在一起的数据集,在一个簇中的数据视为同一类,簇是聚类的结果体现。 质心就是每个簇中所有数据的平均值。 KMeans的工作流程如下: 1)随机取K个样本作为最初的质心; ...
传统K-means算法直接用于高维数据时会出现维度灾难，导致聚类效果下降。可先进行主成分分析将维度降至3-5维，保留90%以上的原始信息量。确定最佳聚类数时，结合肘部法则和轮廓系数双重验证，选取拐点明显的K值。某省级电网实际案例显示，居民用户经处理后形成6类典型用电模式，包括常规家庭、错峰用户、高耗能家庭等类别...
基于核函数的 K - Means（Kernel K - Means）：通过将数据映射到高维空间，使得在原始空间中非球形分布的数据在高维空间中变得近似球形分布。常用的核函数有高斯核函数等。在高维空间中使用 K - Means 算法进行聚类，然后将结果映射回原始空间。谱聚类（Spectral Clustering）：它基于图论和矩阵运算，对数据的相似性...
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...