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(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
K均值(K-Means)算法,是一种无监督学习(Unsupervisedlearning)算法,其核心是聚类(Clustering),即把一组输入,通过K均值算法进行分类,输出分类结果。 由于K均值算法是无监督学习算法,故这里输入的样本和之前不同了,输入的样本只有样本本身,没有对应的样本分类结果,即这里的输入的仅仅是{x(1),x(2),…x(m)},每个x...
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。 点「在看」的人都变好看了哦
K-Means算法是将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇,直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类。簇就是聚类的结果表现。 簇中所有数据的均值通常被称为这个簇的“质心”(Centroids)。在一个二维平面中,一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点的横坐标的均值,质...
K均值聚类 (K-Means) K均值聚类是机器学习中最受欢迎和最广泛使用的聚类算法之一。它是无监督学习的代表,典型地用于市场细分、图像分割、社交网络分析等。由于其简洁性和效率,K均值已经成为初学者和研究者首选的工具,尤其是当面对大规模数据集时。 1.算法解读 ...
可以想象K均值的两步都会减小J函数 3.K-means(k均值)算法会得到局部最优值:取决于随机初始化的值,比如 一般的初始化方法是从数据集中随机选取K个作为聚类中心,并且因为局部最优值的问题,要多次运行这个K-means算法(一般50-1000次),选取最优的。 当K<10时,多运行几次会比较好。
2. k-means(k均值)算法 2.1 算法过程 K-均值是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成 n 个组,其方法为: 首先选择?个随机的点,称为聚类中心(cluster centroids); ...
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值的均值得到,每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标是使得各类的聚类平方和最小,即最小化: ...
本文介绍了K均值聚类算法(K-Means Clustering Algorithm,以下简称K-Means)相关内容。 简介 K-Means算法是一种迭代求解的聚类分析算法。该算法原理为:先将数据分为K组,随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,将每一个对象分配给距离它最近的聚类中心, 聚类中心以及分配给它们...