k-means 算法是一种基于划分的聚类算法,它以 k 为参数,把 n 个数据对象分成 k 个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。 1. 基本思想 k-means 算法是根据给定的 n 个数据对象的数据集,构建 k 个划分聚类的方法,每个划分聚类即为一个簇。该方法将数据划分为 n 个簇,每个簇至少有一个数据对...
K-means聚类算法也称k均值聚类算法,是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 2.算法核心思想 K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是...
② 参数k kk说明 :表示聚类分组的个数 , 该值需要在聚类算法开始执行前 , 需要指定好 , 2 . 典型的基于划分的聚类方法 :K-Means 方法 ( K 均值方法 ) , 聚类由分组样本中的平均均值点表示 ;K-medoids 方法 ( K 中心点方法 ) , 聚类由分组样本中的某个样本表示 ; 3 . 硬聚类 :K-Means 是最基础...
KMeans等聚类算法还常常被应用到图像压缩领域中,下面我们就尝试着用KMeans算法来对图像进行一下压缩。 importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltdefcompress_image(img,num_clusters):X=img.reshape((-1,1))# 把图像打成一个一维数组kmeans=KMeans(n_clusters=num_clusters,n_in...
1. 简介 Kmeans算法是无监督学习中的经典算法。在推荐系统中也有广泛的应用。 2. Kmeans算法详解 2.1 经典Kmeans算法 /*** @File : kmeans.h* @Author : Shard Zhang* @Date : 2023/9/29* @Brief : kmeans标准版本***/#include<vector>#
1. Kmeans聚类算法简介 由于具有出色的速度和良好的可扩展性,Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程,把类的中心点,也称重心(centroids),移动到其包含成员的平均位置,然后重新划分其内部成员。k是算法计算出的超参数,表示类的数量;Kmeans可以自动分配样本到不同的类,但是...
K-means聚类简介 K-means聚类是一种无监督学习,用于有未标记的数据时(例如,数据没有定义类别或组)。该算法的目标是在数据中找到分组,变量K代表分组的个数。该算法迭代地分配每个数据点到提供特征的K分组中的一个。数据点基于特征相似性聚集。K-means聚类算法的结果是: ...
K-Means算法原理 K-means的优缺点 优点: 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性,而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是O(n×k×t) ,其中n代表数据集中对象的数量,t代表着算法迭代的次数,k代表着簇的数目 缺点: 1、在k-measn算法中K是...