聚类分析中K-means算法综述 摘要:聚类分析是数据挖掘中一个极其重要的研究方向,是一个将数据划分成簇的方法或手段。聚类分析可广泛利用在商务智能,Web搜索,生物学以及图像模式识别等众多方面。本文主要叙述聚类分析中的K-means聚类算法,总结了K-means聚类算法的研究现状,并针对K-means算法的相关改进做了综述。
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 算法以来,它已经成为数据科学...
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。
1选定数据空间中个对象作为初始聚类中心每个对象代表一个类别的中心2对于样品中的数据对象则根据它们与这些聚类中心的欧氏距离按距离最近的准则分别将它们分配给与其最相似的聚类中心所代表的类3计算每个类别中所有对象的均值作为该类别的新聚类中心计算所有样本到其所在类别聚类中心的距离平方和即发生改变 K-means聚类算法...
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 ...
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聚类算法是一种基于质心的划分方法,输入聚类个数k,以及包含n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准的k个聚类。 评定标准:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算。 解释:基于质心的划分方法就是将簇...
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 种极值选择法,将最大距离法和最小距离法相结合,进一步提高初始聚类中心选择的准确性。
K-means聚类算法研究综述 来自百度文库 作者王千,王成,冯振元,叶金凤摘要 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...