1 K-Means算法引入基于 相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。上个世…
K-Means聚类算法在多个领域都有广泛的应用，以下是一些具体的应用场景：文档分类和聚类：在信息检索和文本挖掘中，K-Means算法常用于对文档进行聚类。通过对文档内容进行向量表示，然后使用K-Means算法对这些向量进行聚类，可以识别出文档组中的相似性，从而实现对文档的分类和聚类。物品传输优化：在物流领域，K-Means算...
K-Means 聚类算法是一种基于划分的聚类算法，目的是将数据集分为 K 个不同的簇，每个簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。该算法属于无监督学习，不需要预先标注数据，适用于大规模数据集，尤其是在文本分析和模式识别中发挥着重要作用。K-Means 聚类算法的基本步骤包括：初始化 K 个簇的中心...
提高收敛速度:由于初始质心选择的更好,K-means++通常在更少的迭代中就能收敛,从而减少计算时间。 提高聚类质量:K-means++通常能够找到更接近全局最优解的聚类结果。📈 在实际应用中,我们需要根据业务目标选择合适的特征、确定最终的分类、论证聚类结果的合理性以及解释每一类结果的业务意义和制定落地策略。模型原理虽然...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: ...
应用K-Means聚类:使用K-Means聚类算法对像素数据进行聚类。 重构图像:根据聚类结果,将每个像素替换为其所在簇的聚类中心颜色。 结果展示:将量化后的图像与原始图像进行对比。 通过对比可以发现,量化后的图像在颜色数量上大大减少,但图像的整体结构和色彩分布仍然得到了很好的保持。这证明了K-Means聚类算法在色彩量化中...
K-means是一种广泛使用的聚类方法,它能够将数据集分为K个不同的簇。以下是其工作原理的简要概述: 确定簇的数量K:这个K值可以是预先设定的,也可以通过一些智能算法来确定。🔦 随机选择初始中心点:从数据集中随机选择K个点作为初始簇中心。📟 分配样本到最近的簇:将每个样本分配到离其最近的中心点所在的簇中,...
k-means是聚类算法,knn是有监督的分类算法;聚类没有标签,分类有标签 聚类算法中的k是k类,knn中的k是k个最近的邻居。 k-means优点: 计算简单,可解释性强。 k-means缺点: 需要确定分类数 ,一般根据经验或者已经有预判,其次是根据R语言提供的暴力试错k值选择最合适的分类数k。
K-means算法以其简单性和有效性,在各个领域得到了广泛的应用。例如,在电商领域,可以通过K-means算法对用户的购买行为进行聚类分析,从而发现不同的用户群体及其特征;在图像处理领域,K-means算法可以用于图像分割,将图像中的像素划分为不同的类别;在生物信息学领域,K-means算法可以用于基因表达数据的聚类分析,从而发现...
聚类个数 通过K_means聚类方法进行机器学习,绘图观察误差平方和SSE与中心点个数k的关系,比较每个k值的SSE,使用肘部法寻找误差平方和SSE突然变小时对应的k值,得到k=5,将客户群体聚类划分为5个客群。 建模 LRFMC模型是根据实际场景基于RFM模型优化调整后得到的,是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段。