K-means算法,也称为K-平均或者K-均值,是一种无监督的聚类算法。对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本划分为K个簇,让簇内的点尽量紧密地连接在一起,而让簇间的距离尽量大。下面是对K-means算法及其公式的详细解析: 一、K-means算法的核心思想 K-means算法的目标是将数据集划分为K个簇(clusters),...
1)Minkowski距离公式: dq(x,y)=[∑k=1p|xk−yk|q]1q,q>0 其中q表示范数,当q=1时,距离公式为绝对值公式: d1(x,y)=[∑k=1p|xk−yk|] 当q=2时,距离为欧式距离: d2(x,y)=[∑k=1p|xk−yk|2]12 当q=3时,距离公式为切比雪夫公式: d∞(x,y)=max1≤k≤p|xk−yk| 一般情况下...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
以下是K-means算法的基本公式: 1.初始化 (1)设置起点和终点坐标系 (2)初始化簇中心点坐标系 (3)分配数据点到最近的簇中心点 2.更新簇中心点坐标系 (1)计算每个数据点到簇中心点的距离 (2)根据距离的值更新每个簇中心点坐标系 (3)重复步骤2,直到收敛为止 3.更新每个簇的成员数 (1)如果某个簇中心点...
k-means聚类算法可以用以下公式概括: 对于一个k类聚类: 1. 随机选取k个初始中心点m1, m2, ..., mk 2. 对于每个数据点x,计算其与各中心点mj的距离dj = ||x - mj||^2 (其中||.||表示求取欧几里得距离) 3. 将x分配到距离最近的类别Ci中 4. 对于每个类别Ci,重新计算中心点mj,即mj = (x1 + x...
具体而言,K均值算法可用以下公式表示: 1.选择K个聚类中心: C = {c1, c2, ..., ck} 其中,ci表示第i个聚类中心。 2.分配数据点到最近的聚类中心: 使用欧氏距离作为度量衡量数据点xi与聚类中心cj之间的距离: dist(xi, cj) = sqrt((xi1 - cj1)^2 + (xi2 - cj2)^2 + ... + (xid - cjd)^...
首先,我们来看一下Kmeans算法的公式: 1.数据预处理:将数据集总共分为k类 2.随机选择k个初始质心 3.分别计算每个点到k个质心的距离,并把每个点划分到距离最近的质心对应的簇中。 4.计算每个簇的中心点,作为新的质点。 5.重复步骤3和4,直到簇不发生变化或达到指定的迭代次数。 下面,我们将详细讲述这些公式的...
Kmeans算法的核心在于如何计算距离和重新计算聚簇中心,具体方式如下: 1.距离计算方式: 在Kmeans算法中,通常使用欧氏距离作为测度标准,即将两个数据点的n个特征之间的差值按平方和的方式相加,再将结果取平方根。例如,对于一个数据点(P)和聚类中心(C),其距离计算公式为: $D(P,C)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(p...
A new metaheuristic optimization based on K-means clustering algorithm and its application to structural damage identification[J]. Knowledge-Based Systems, 2022, 251: 109189. 完整代码 如果需要免费获得图中的完整测试代码,只需查看链接中获取方式: SCI一区高被引算法!K-means优化算法(KO)-公式原理详解与...
k-means算法公式K-means(K均值)算法是一种常用的聚类算法,用于将数据点划分成K个类别。聚类是无监督学习的一种方法,它将数据点根据相似性进行分组,使得同一组内的数据点相似,不同组之间的数据点差异较大。 K-means算法的基本思想如下: 1.初始化:随机选择K个点作为初始的聚类中心(质心)。 2.分配:对于每个数据...