K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法,用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中,使得簇内的点尽可能相似,簇间的点尽可能不同。一、商业领域的多种应用场景 1. **客户细分**:在市场营销领域,K-均值聚类可以用于客户细分,将客户根据购买...
K均值聚类 原文www.devean.cn/zh/blog/2023/machine-learning-k-means-clustering/ 概述 K-Means是一种无监督的聚类算法,其目的是将 n 个数据点分为 k 个聚类。每个聚类都有一个质心,这些质心最小化了其内部数据点与质心之间的距离。 它能做什么 市场细分: 识别具有相似属性的潜在客户群体。 图像分析: ...
wcss=[]k_values=range(1,11)fork in k_values:kmeans=KMeans(n_clusters=k,random_state=42)kmeans.fit(df_scaled)wcss.append(kmeans.inertia_)plt.figure(figsize=(12,6))plt.plot(k_values,wcss,'-o')plt.title('The Elbow Method')plt.xlabel('Number of clusters (K)')plt.ylabel('WCSS...
k均值聚类(k-meansclustering)k均值聚类(k-means clustering)算法思想起源于1957年Hugo Steinhaus[1],1967年由J.MacQueen在[2]第⼀次使⽤的,标准算法是由Stuart Lloyd在1957年第⼀次实现的,并在1982年发布[3]。简单讲,k-means clustering是⼀个根据数据的特征将数据分类为k组的算法。k是⼀个正...
K均值(K-Means)聚类是一种基于划分的聚类算法。 K均值聚类(K-Means Clustering)是一种非常基础且广泛使用的聚类算法,它属于无监督学习的一种方法。这种算法的主要目的是将数据集中的样本分成K个簇(Cluster),使得每个样本归属于与其最近的均值(质心)所代表的簇。以下是K均值聚类的主要步骤: ...
【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。
k均值聚类(k-means clustering)算法思想起源于1957年Hugo Steinhaus[1],1967年由J.MacQueen在[2]第一次使用的,标准算法是由Stuart Lloyd在1957年第一次实现的,并在1982年发布[3]。简单讲,k-means clustering是一个根据数据的特征将数据分类为k组的算法。k是一个正整数。分组是根据原始数据与聚类中心(cluster ...
k-means聚类 1.k-means聚类 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类是建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是最著名的划分聚类算法,是一种迭代求解的聚类分析算法。由于简洁和效率使得他...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。 比如将下图中数据分为3簇,不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。