K-均值算法是最著名和最常用的聚类算法之一,请简述其原理。 相关知识点: 试题来源: 解析 \$\mathrm { K }\$ 均值算法首先从n个数据对象中任意选择k个对象作为初始聚类中心;对于剩余 的数据对象,则根据它们与这些中心之间的距离,将其分配到与它们最近似的簇中;然后 再重新计算每个所获新聚簇的中心;不断重复这...
该算法之所以称为k均值,那是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心均采用簇中所含数据点的均值计算而成。 1 算法描述 在k均值算法中,质心是定义聚类原型(也就是机器学习获得的结果)的核心。除了第一次的质心是被指定的以外,此后的质心都是经由计算均值而获得的。 首先,选择k个初始质心(这k个质心并不要求...
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-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...
一、K-means算法原理 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...
k均值算法基本原理 k均值算法过程,1.用python实现K均值算法K-means是一个反复迭代的过程,算法分为四个步骤: (x,k,y)1)选取数据空间中的K个对象作为初始中心,每个对象代表一个聚类中心; definitcenter(x,k):kc2)对于样本中的数据对象,根据它们与这些聚类
1. 算法原理 K均值算法的原理非常简单,它通过迭代的方式将数据点分成K个簇。具体步骤如下: (1)随机选择K个数据点作为初始的簇中心; (2)将每个数据点分配到最近的簇中心; (3)重新计算每个簇的中心点; (4)重复步骤(2)和(3),直到簇中心不再发生变化或者达到预设的迭代次数。 K均值算法的核心是簇中心的选择...
K-means算法的工作原理:算法首先随机从数据集中选取 K个点作为初始聚类中心,然后计算各个样本到聚类中的距离,把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心,如果相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明样本调整结束,聚类准则函数 已经收敛。本算法的一个特点...
K均值算法的基本原理是通过以聚类中心为基础进行迭代的过程,来动态地调整聚类中心的位置,直到满足收敛条件为止。首先,在算法的开始阶段,需要先选择k个初始聚类中心,可以是随机选择或基于一定的指导。然后,将数据集中的每个数据点分配到最近的聚类中心,形成k个初始的簇。接下来,根据簇内数据点的均值更新聚类中心的位置...