当k小于真实聚类数时,由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度,故Inertia的下降幅度会很大,而当k到达真实聚类数时,再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小,所以Inertia的下降幅度会骤减,然后随着k值的继续增大而趋于平缓,也就是说Inertia和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。
该聚类方法的优点在于它易于实现和可扩展性,而且对于大规模数据集具有较高的速度和良好的适应性。 1. 初始聚类中心的选择会影响聚类结果:如果初始聚类中心点选择的不够好,就有可能导致算法不能正确地将数据点分配到它们所属的聚类中。 3. 对于非球形分布的数据集,k均值聚类的效果会受到影响:如果数据点不是均匀...
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; 2)对于样本中的数据对象,根据它们与这些聚类中心的欧氏距离,按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心(最相似)所对应的类; 3)更新聚类中心:将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类别的聚类中心,计算目标函数的值; 4)判断聚类中心和目...
k均值聚类算法的基本思想是采用欧氏距离度量样本之间的相似度,将数据集分成k个簇(cluster),使得每个样本点与其所在簇内的点的欧氏距离的平方和最小。k均值聚类的求解过程可以分为如下几个步骤: 1. 初始化:首先在数据集中随机地选择k个初始中心点作为簇的质心。这些中心点通常会根据数据的分布情况,使用随机选取的...
1、原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2、当结果簇是密集的,而簇与簇之间区别明显时, 它的效果较好。 3、主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 缺点: 1、K值需要预先给定,很多情况下K值的估计是非常困难的。 2、K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的,不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同 ,对结果...
K-means聚类问题是一个优化问题,我们先把它当成一般的优化问题来介绍,接着再介绍经典的迭代方法。 K-means聚类作为优化问题 K-means聚类的目标是找到K个聚类中心,使得所有数据点到它们所属集群中心的距离平方和最小。设数据集为 ,我们要找的集群中心为
参考答案:K-均值法是一种非谱系聚类法,把每个样品聚集到其最近形心(均值)类中,它是把样品聚集成K个类的集合,类的个数k可以预先给... 点击查看答案进入题库练习 查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢 问答题 试述系统聚类法的原理和具体步骤。 参考...
七.什么是聚类分析?常用的聚类分析方法有哪些?简述K-均值算法的基本原理及算法过程,编写程序,用K-均值算法对下表中的样本进行聚类,设K=3。讨论初始聚类中心的选择对聚类过程的影响(20分) 相关知识点: 试题来源: 解析 解:(一)聚类分析直观地可认为是根据各个特征的模式特征的相似度进行分类,相似的归为一类,不...
的基础知识与技巧、特征工程(数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法)、回归拟合(线性回归、BP神经网络、极限学习机)、分类识别(KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等)、聚类分析(K均值、DBSCAN、层次聚类)、关联分析(关联规则、协同过滤、Apriori算法)的基本原理及Python...