聚类算法有很多种(几十种),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。 下面,我们描述一下K-means算法的过程,为了尽量不用数学符号,所以描述的不是很严谨,大概就是这个意思,“物以类聚、人以群分”:...
k-means算法,也被称为k-平均或k-均值,是一种得到最广泛使用的聚类算法。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。 算法首先随机地选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心。对剩余的每个对象根据其与各个簇中心的距离,将它赋给最近的簇。然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复,直到...
此题考虑K-means聚类方法。类似于课程中的例子,假设有如下16个数据点:1,2,5,11,15,18,19,21,25,27,29,32,33,37,40,57。要聚成3类(从左到右,分别称为第一类,第二类,第三类),初始中心为10,20,30。试根据算法流程完成聚类。根据你的聚类结果,下面哪些说法是正确的。