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
k均值聚类原理:随机选择k个初始质心,分配数据点到最近的质心形成簇,更新质心为簇中数据点平均值,重复此过程直到质心稳定或达到迭代次数。 k均值聚类的定义与基本概念 K均值聚类(K-Means Clustering)是一种广泛使用的无监督学习算法,其核心目的是将数据集划分为K个互不重叠的子集(簇...
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。
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...
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...
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...
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
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... 点击查看完整答案 你可能感兴趣的试题 问答题 【简答题】试述系统聚类法的原理和具体步骤。 答案:首先将n个样品看成n类(一类包含一个样品),然后将性质最接近的两类合并成一个...
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...
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...