因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能,该值越小表示数据点越接近于他们的质心,聚类效果就越好。所以需要对误差平方和最大的簇进行再一次划分,因为误差平方和越大,表示该簇聚类效果越不好,越有可能是多个簇被当成了一个 簇,所以我们首先需要对这个簇进行划分。 二分K均值算法可以加速K-means算法的执行速度,因为它...
KMeans聚类算法是一种既简单又强大的无监督学习工具,适用于各种数据类型和应用场景。在本文中,我们深入地探讨了KMeans的基本原理、实际应用、优缺点,以及在文本聚类中的特殊用途。 从计算效率和易于实现的角度来看,KMeans算法是一个有吸引力的选项。但它也有其局限性,如对初始中心点的依赖性,以及在处理复杂集群形状...
一种常见的优化方法是采用最大距离法,如:首先选取数据集中距离最大的两个点作为初始聚类中心,将剩余数据对象依据到聚类中心点距离的远近分配到相应的簇中,并更新聚类中心,然后继续寻找与聚类中心距离最远的点作为下一个中心点…… 与此类似地还有K-Means++,它是传统K-Means的改良版,同样是基于最大距离,这里结合...
聚类的方法几乎可以应用所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果就越好。K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。聚类和分类最大的不同在于,分类的目标是事先已知的,而聚类则不一样,聚类事先不知道目标变量...
K-means是聚类算法中最典型的一个,也是最简单、最常用的一个算法之一。这个算法主要的作用是将相似的样本自动归到一个类别中。通过设定合理的K KK值,能够决定不一样的聚类效果。 K-means算法原理与理解 01 基本原理 假定给定数据样本X ,包含了n 个对象 ...
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...
球队状态分析：在体育领域，K-Means算法可以用于球队状态分析。通过对球员的状态数据进行聚类分析，可以识别出球员的不同状态模式，从而为教练和球员提供更好的训练和比赛策略。保险欺诈检测：在保险行业，K-Means算法可以用于保险欺诈检测。通过利用以往欺诈性索赔的历史数据，并根据其与欺诈性模式聚类的相似性来识别新的...
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。在之前讲解初始质心的放置时，是采用“随机”的方法在样本点中抽取k个样本作为初始质心，这种方法显然不符合“稳定且更快”的需求。为此，在sklearn中使用random_state参数来实现控制，确保...
单一的n_clusters聚类效果直观化 不同的n_clusters效果 Kmeans聚类在图片上的应用 什么是Kmeans聚类 Kmeans聚类算法为一般的无监督的数据挖掘算法,它是在没有给定结果值的情况下,对于这类数据进行建模。聚类算法的目的就是根据已知的数据,将相似度较高的样本集中到各自的簇中。
机器学习——聚类(K-Means) 那是什么 无监督学习——聚类 聚类是基于相似对象将一组对象分组为类/类别的过程。聚类是一部分 无监督学习 .这种方法通常用于确定业务决策,特别是在基于来自集群的数据预测来预测正确的业务策略时。聚类还可用于异常检测、客户细分和改善客户