Kmeans聚类算法研究综述 s Kmeans 聚类算法研究综述一、概述聚类分析是一种无监督的机器学习方法,旨在将相似的对象组织成群体或“簇”,使得同一簇内的对象之间尽可能相似,而不同簇的对象之间尽可能不同。在众多聚类算法中,Kmeans 算法以其简单性和有效性而备受关注。自 MacQueen 在 1967 年首次提出 Kmeans 算法...
Kmeans聚类算法研究综述.docx,Kmeans聚类算法研究综述 一、概述 聚类分析是一种无监督的机器学习方法,旨在将相似的对象组织成群体或“簇”,使得同一簇内的对象之间尽可能相似,而不同簇的对象之间尽可能不同。在众多聚类算法中,Kmeans算法以其简单性和有效性而备受关注。
Kmeans聚类算法研究综述一、本文概述本文旨在对K-means聚类算法进行全面的研究综述。K-means聚类算法是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的无监督学习算法,其目标是将数据集划分为K个不相交的子集,或者称为聚类,使得每个数据点属于其最近的聚类中心所代表的聚类。自其诞生以来,K-means算法因其简洁性和有效性而...
K-means聚类算法是由Steinhaus1955年、Lloyed1957年、Ball&Hall1965年、McQueen1967年分别在各自的不同的科学研究领域独立的提出。K-means聚类算法被提出来后,在不同的学科领域被广泛研究和应用,并发展出大量不同的改进算法。虽然K-means聚类算法被提出已经超过50年了,但目前仍然是应用最广泛的划分聚类算法之一[1]。容...
K-means聚类算法研究综述 摘要:总结评述了K-means聚类算法的研究现状,指出K-means聚类算法是一个NP难优化问题,无法获得全局最 优。介绍了K-means聚类算法的目标函数,算法流程,并列举了一个实例,指出了数据子集的数目K,初始聚类中 心选取,相似性度量...
KMeans聚类算法研究综述一、本文概述随着大数据时代的到来,数据的处理和分析变得日益重要。作为无监督学习的重要算法之一,KMeans聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像处理等领域得到了广泛应用。本文旨在对KMeans聚类算法进行深入研究,探讨其基本原理、算法流程、优缺点以及改进方法,并对近年来KMeans聚类算法的研究进展进行...
K—means聚类算法的研究综述 李卫军 (北方民族大学网络信息技术中心,银川 750021) 摘要: K一均值聚类算法(K—means)是基于划分的聚类算法中的典型算法,针对K—means算法初始聚类中心存在对K依赖 的缺陷,提出一种新的选取K—means算法初始聚类中心的方法,该方法提高聚类结果的有效性和稳定性;还提出一 ...
K-Means聚类算法是一个NP难优化问题,无法获得global optimize,K-Means算法是一个贪心算法。 步骤: 1、选定初始聚类中心 2、根据数据对象与这些聚类中心的欧式距离,按距离最近的准则将他们分配给与其最形似的聚类中心所属的类 3、计算J(C)值 4、若J(C)值不未发生改变,则聚类结束,否则跳到步骤2 ...
K-Means聚类算法研究综述杨俊闯,赵 超河北工程大学 信息与电气工程学院,河北 邯郸 056038摘 要:K-均值(K-Means)算法是聚类分析中一种基于划分的算法,同时也是无监督学习算法。其具有思想简单、效果好和容易实现的优点,广泛应用于机器学习等领域。但是K-Means算法也有一定的局限性,比如:算法中聚类数目K值难以确定,...
K-means聚类算法研究综述