相关知识点: 语言基础及运用 常识 文学常识题 试题来源: 解析 答案:K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,其原理是将数据点根据特征相似性进行分组,每个组为一个簇,簇内数据点与簇内均值的距离最小化,而不同簇之间的距离最大化。应用场景包括市场细分、图像分割、文档归类等。反馈 收藏 ...
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...
上个世纪50/60年代,K-Means聚类算法分别在几个不同的科学研究领域被独立地提出,直到1967年,教授James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法(Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations)》中首次提出“K-Means”这一术语,至此该算法真正开始被推广和应用,并发展出大量...
K-Means聚类算法应用实例 一、K-Means聚类算法简介 K-Means聚类算法是一种基于凝聚属性的迭代算法，它旨在将数据集 中的样本点分类划分到指定数量的簇中，以达到相关性最强的分组效果。算法的核心思想是，寻找代表簇中心的聚类中心，并根据距离聚 类中心的远近，将样本分类到不同的簇中。K-Means聚类的目的是要 求...
一、k-means聚类算法原理与一些性质 聚类问题从本质上来说是将包含若干元素的集合按某一准则划分成若干个互不相交的集合的并集,该准则常常用一个函数来定义,称为目标函数。我们优化(聚类)的目标往往是极大化或者极小化该目标函数。我们将它进行数学表述:
K-means 聚类算法属于无监督学习,它会将相似的对象归到同一个簇中,该算法原理简单,执行效率高,并且容易实现,是解决聚类问题的经典算法。尽管如此,任何一款算法都不可能做到完美无瑕,K-measn 算法也有自身的不足之处,比如 K-means 需要通过算术平均数来度量距离,因
数据分析|透彻地聊聊k-means聚类的原理和应用,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...
K-Means聚类算法具有以下优点: 算法简单易用,计算效率高。 可以处理大规模数据集。 可以应用于多种领域,具有广泛的应用前景。 但是K-Means聚类算法也存在以下缺点: 对于初始聚类中心的选择非常敏感,可能会导致结果不稳定。 不能处理噪声和异常点。 对于类别数量K需要提前确定,不适用于无法确定类别数量的问题。
K-means聚类算法的流程如图1所示。 2.2 K-means算法缺点 (1)K-means算法需要首先设定K值,而算法运算中K是一个敏感值,不同的K值可能会造成不同的运算结果。 (2)对于一些噪声和孤立的数据较为敏感。 (3)簇的平均值只有被定义才能使用,这不利于处理一些有特殊属性的数据。