K均值（K-Means）聚类算法原理简单，可解释强，实现方便，可广泛应用在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等多个领域，有着广泛的应用前景。
1.需要指定簇的数量:K-means算法需要事先知道要形成的簇的数量(K值),而这通常是通过先验知识或多次尝试确定的。不正确的K值会导致不理想的聚类结果。 2.对初始簇中心敏感:算法的最终结果很大程度上取决于初始簇中心的选择,而这些通常是随机选取的。不同的随机种子可能会导致完全不同的聚类结果。 3.假设簇是凸形...
K-means聚类算法也称k均值聚类算法,属于无监督学习的一种,k-means聚类无需给定Y变量,只有特征X。 K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象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...
因此我们往往会从K值的选取、初始聚类中心点的选取、相似性和距离度量、离群点的检测和去除等方面对算法进行改进。 K-Means基本原理虽简单,但本文希望通过各种优化改进的思路,打开大家的思维,引导大家深入思考这样一种聚类算法背后的本质。 参考文献: [1] 杨善林,李永森,胡笑旋,潘若愚.K-MEANS算法中的K值优化问题研究...
kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
K-means++ 算法步骤如下所示: 随机选取一个中心点 ; 计算数据到之前 n 个聚类中心最远的距离 ,并以一定概率 选择新中心点 ; 重复第二步。 简单的来说,就是 K-means++ 就是选择离已选中心点最远的点。这也比较符合常理,聚类中心当然是互相离得越远越好。
K-Means:K-均值聚类也称为快速聚类法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据。 K-中心点:K-均值算法对孤立点的敏感性,K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心,而选用簇中离平均值最近的对象作为簇中心。
k-means 算法是一种用于聚类分析的非监督学习算法。它通过将数据点划分为 k 个簇，使得每个簇中的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。这个算法的名称来源于其中的 k 个簇（clusters）和每个簇的均值（mean）。k-means 算法的工作原理 k-means 算法的工作原理可以概括为以下几个步骤：初始化中心...
1. k-means聚类算法原理 聚类算法性能度量的文章提到若簇类相似度好簇间的相似度差,则聚类算法的性能较好。我们基于此定义k-means聚类算法的目标函数: 其中 表示当样本 划分为簇类k时为1,否则为0。 表示簇类k的均值向量。 目标函数(1.1)在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇...
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类...