解析 答案:K-means聚类算法的基本步骤如下: (1)随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 (2)计算每个数据点到各个聚类中心的距离,将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的类别。 (3)更新聚类中心:计算每个类别内所有数据点的均值,作为新的聚类中心。 (4)重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化。
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是最著名的划分聚类算法,是一种迭代求解的聚类分析算法。由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 2.k-means算法步骤 (1)从数据中随机选择K个对象...
在介绍 K-means 的具体步骤之前,让我们先来看看它对于需要进行聚类的数据的一个基本假设吧:对于每一个聚类簇(cluster),我们可以选出一个中心点 (center) ,使得该聚类簇中的所有的点到该中心点的距离小于到其他聚类簇的中心的距离。虽然实际情况中得到的数据并不能保证总是满足这样的约束,但这通常已经是我们所能...
步骤一:随机选取一个样本作为第一个聚类中心 c1; 步骤二: 计算每个样本与当前已有类聚中心最短距离(即与最近一个聚类中心的距离),用D(x)表示; 这个值越大,表示被选取作为聚类中心的概率较大; 最后,用轮盘法选出下一个聚类中心; 步骤三:重复步骤二,知道选出 k 个聚类中心。 选出初始点后,就继续使用标准的...
K-means算法是常用的聚类算法之一,属于无监督学习,主要用来将标签未知的数据划分成较少的类/簇,类内的样本差异要小,类间的样本差异要大,这可以帮助我们探索数据结构和分布。 K-means的具体实现过程:(四步) 初始化模型参数:聚类的簇数,以及初始聚类中心点;初始中心点的设置可以是随机的,也可以使用自己定义的; ...
第一是K个初始聚类中心的选择具有随机性; 第二是计算距离通常使用标准化欧式距离,不同量纲单位的聚类数据应提前进行数据标准化处理。 3. 分析步骤 使用K-means法对样本进行聚类时,一般分析步骤见图 6-21。 1) 数据准备 K-means聚类效果的好坏直接取决于聚类依据的选择,一般是以专业经验角度,从能反映研究对象的不...
先来完整地过一遍算法,其步骤具体地: STEP 1从N个样本数据中随机选取K个对象,作为初始的聚类中心; STEP 2分别计算每个样本点到各个聚类中心的距离,并逐个分配到距离其最近的簇中; STEP 3所有对象分配完成后,更新K个类中心位置,类中心定义为簇内所有对象在各个维度的均值; ...
示例1:在左侧,数据的直观聚类,两组数据点之间有明显分离(由一个较大的数据点包围的一个小环的形状)。在右侧,通过K均值算法(K值为2)聚类的相同数据点,其中每个质心用菱形表示。如您所见,该算法无法识别直观的聚类。 例2 示例2:左侧是两个可识别数据组的聚类。在...
6.重复步骤4和5 -不断重复分配数据点到最近聚类中心和更新聚类中心这两个步骤,直到满足停止条件。 7.停止条件 -收敛条件:当聚类中心不再发生明显变化(例如,前后两次迭代中聚类中心的移动距离小于某个设定的阈值)时,算法停止。 -达到最大迭代次数:预先设定一个最大迭代次数,当迭代次数达到这个值时,算法停止,即使尚...