K-Means 是一种非监督学习,解决的是聚类问题。K 代表的是 K 类,Means 代表的是中心,你可以理解这个算法的本质是确定 K 类的中心点。当你找到了中心点,也就完成了聚类! 可以从以下三个角度来梳理k-means: 如何确定 K 类的中心点? 如何将其他点划分到k类中? 如何区分k-means与k-近邻算法? 为了对k-means...
K-means算法,也称为k均值聚类算法,是最广泛使用的聚类算法。它实现的是,将数据集中的n个点划分到k个聚类中,使得每个点都属于离此点最近均值点所对应的聚类。 K-means算法优点在于简单、快速,但其缺点也很明显。 (1)使用K-means算法就必须要求事前给出k值,也就是预先确定好想要把数据集分成几类。 (2)不同...
聚类算法有很多种,K-Means 是聚类算法中的最常用的一种,算法最大的特点是简单,好理解,运算速度快,但是只能应用于连续型的数据,并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。它是一种旨在将N个观测值划分为K个聚类的技术。这里的k指的是初始规定要将数据集分成的类别,means是各类别数据的均值作为中心点。每个观测...
当聚类数等于5时,k-means聚类效果较好。该文利用charls数据库两年的数据,采用描述性统计及差异性分析,单因素和多因素logistic回归分析以及限制立方样条模型,都是比较简单的统计方法,还做了亚组分析及交互作用分析来丰富研究。描述性统计与差异性分析都采用基础的分类方法,连续数据描述用均值和标准差,分类数据描述用...