K-means 是一种聚类算法,且对于数据科学家而言,是简单且热门的无监督式机器学习 (ML) 算法之一。 什么是 K-Means? 无监督式学习算法尝试在无标记数据集中“学习”模式,发现相似性或规律。常见的无监督式任务包括聚类和关联。K-means 等聚类算法试图通过分组对象来发现数据集中的相似性,与不同集群间的对象相似性相比,同一集群中对象之间
定义:KMeans是一种分区方法,通过迭代地分配每个数据点到最近的一个预定数量(K)的中心点(也称为“质心”)并更新这些中心点,从而达到划分数据集的目的。 例子:在社交网络分析中,我们可能想要了解哪些用户经常互动,形成一个社区。通过KMeans算法,我们可以找到这些社区的“中心用户”,并围绕他们形成不同的用户集群。 这...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T),其中k是超参数,即所需要输入的簇数,n是整个数据集中的样本量,T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下,KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p),其中n是整个数据集中的样本量,p是特征总数。 4. 聚类算法的模型评估指标 不同于分类...
理解k-means算法的核心在于其优化目标：最小化所有数据点到其对应聚类质心的平方距离之和。数学上，这可以表达为最小化目标函数 ，其中 是预定义的聚类数量， 表示第 个聚类的集合， 是该聚类的质心， 是数据点。这个目标函数反映了聚类的紧密度；值越小，聚类效果越好。算法通过迭代过程逐步优化这个目标。k-means...
K-Means 概念定义: K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法。 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念: 聚类(Clustering):K-Means 是一种聚类分析(Cluster Analysis)方法。聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大。
K-Mean算法,即 K 均值算法,是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇,每个簇使用簇内所有样本均值来表示,将该均值称为“质心”。 算法步骤 K-Means容易受初始质心的影响;算法简单,容易实现;算法聚…
K-Means广泛应用于客户细分、图像分割、文档聚类等多个领域,通过识别相似特征的聚集,帮助企业或研究者洞察数据特征和群体行为。 3. K-Means算法的工作原理 3.1 簇与质心的定义 在K-Means 算法中,"簇"是数据点的集合,这些数据点彼此之间比与其他簇的数据点更相似。"质心"是簇内所有点的平均位置,代表了簇的中心...
定义 K-means是一种无监督学习算法, 用于对数据进行聚类。该算法将数据集分为K个簇,每个簇包含最接近其质心的数据点。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间,并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。 它是一种迭代算法,通过将每个数据点分配到最近的质心并计算新的质心来迭代地改进簇的...
1. K-Means 定义 K-means聚类算法首先是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个样本与各个聚类中心之间的距离,把每个样本分配给距离它最近的聚类中心。 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一次样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件...
K-means K-means聚类算法 k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。这一算法不...