K-means算法是聚类算法的一种,实现起来比较简单,效果也不错。K-means的思想很简单,对于给定的样本集,根据样本之间距离的大小将样本划分为K个簇(在这里K是需要预先设定好的) 思路:在进行划分簇时要尽量让簇内的样本之间的距离很小,让簇与簇之间的距离尽量大。 在给定的数据集D的条件下,将数据集划分为K类,则K...
K-means聚类是一种流行的机器学习算法,为基于相似特征对玩家进行细分提供了强大的工具,从而实现更个性化的游戏体验和优化的收入生成。 用户分群 用户分群是根据共享特征(如行为偏好、人口统计或消费习惯)将玩家分类为不同群体的过程。这项技术提供了几个好处: 个性化游戏体验:根据不同玩家群体定制游戏体验,增强参与度和...
K-Means算法原理 K-means的优缺点 优点: 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性,而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是O(n×k×t) ,其中n代表数据集中对象的数量,t代表着算法迭代的次数,k代表着簇的数目 缺点: 1、在k-measn算法中K...
k-means算法能帮助营销人员改善他们的客户群(在其目标区域内工作),并根据客户的购买历史、兴趣或活动监控来对客户类别做进一步细分。比如电信运营商如何将预付费客户分为充值模式、发送短信和浏览网站几个类别。同时对客户进行分类有助于公司针对特定客户群制定特定的广告。 保险欺诈分析 k-means算法在欺诈检测中也扮演...
优点:算法原理简单,容易实现。需要调节的超参数就是一个k。 缺点:在 K-Means算法中 K需要事先确定,这个 K 值的选定有时候是比较难确定。 可能收敛到局部最小值; 在大规模数据集上收敛速度较慢; 二、K-Means++ 1.概念 k-means++ algorithm算法:
选择的初始的中心点太垃圾 , 会导致多次迭代 , 即使算法收敛 , 多次迭代计算的聚类分组不再改变 , 得到结果也可能是不准确的 ; 这是基于距离 ( 划分 ) 的聚类方法的固有缺陷 ; III . K-Means 优点 与 弊端 1 . K-Means 好处是 :简单 , 容易理解 , 性能较高 , 能很快计算出聚类结果 ; ...
1.4 K-Means算法的十大用例 K-means算法通常可以应用于维数、数值都很小且连续的数据集,比如:从随机分布的事物集合中将相同事物进行分组。 1.文档分类器 根据标签、主题和文档内容将文档分为多个不同的类别。这是一个非常标准且经典的K-means算法分类问题。首先,需要对文档进行初始化处理,将每个文档都用矢量来表示...
深入理解 K-Means 聚类算法 深入理解 K-Means 聚类算法 概述 什么是聚类分析 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好。 不同的簇类型 聚类旨在发现有用的对象簇,在现实中我们用到很多的簇的类型,使用不同的簇类型划分数据的结果是不同的,...
1. Kmeans聚类算法简介 由于具有出色的速度和良好的可扩展性,Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程,把类的中心点,也称重心(centroids),移动到其包含成员的平均位置,然后重新划分其内部成员。k是算法计算出的超参数,表示类的数量;Kmeans可以自动分配样本到不同的类,但是...
K-Means算法 - 循环迭代式的算法 ① 初始化: 随机选择K 个点,作为初始中心点,每个点代表一个group; ② 交替更新: 计算每个点到所有中心点的距离,把最近的距离记录下来并把对应的group赋给当前的点; 针对于每一个group里的点,计算其平均并作为这个group的新的中心点。