K均值(K-Means)算法是无监督的聚类方法,实现起来比较简单,聚类效果也比较好,因此应用很广泛。K-Means算法针对不同应用场景,有不同方面的改进。我们从最传统的K-Means算法讲起,然后在此基础上介绍初始化质心优化K-Means++算法,距离计算优化Elkan K-Means算法和大样本情况下Mini Batch K-Means算法。 K-Means算法的...
k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标是使得各类的聚类平方和最小,即最小化: 结合最...
k均值算法是基于样本集合划分的聚类算法。k均值聚类将样本集合划分为k个子集(k要事先指定),构成k个类,将n个样本分到k个类中,每个样本到其所属类的中心的距离最小。由于每个样本只能属于一个类,所以k均值聚类是硬聚类。k均值是基于划分的聚类方法,类别数k事先指定,以欧氏距离平方表示样本之间的距离,以中心或样...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法。 一、基本原理 聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类。简单来说就是,给一堆数据让你分类,但是你对这些数据的类别一无所知,因此,需要找到某种度量方式来比较这些数据之间的差异,从而将其...
或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳；采用迭代方法，得到的结果只是局部最优；对噪音和异常点比较的敏感。结论 K均值（K-Means）聚类算法原理简单，可解释强，实现方便，可广泛应用在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等多个领域，有着广泛的应用前景。
K-Means算法是将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇,直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类。簇就是聚类的结果表现。簇中所有数据的均值通常被称为这个簇的“质心”(Centroids)。在一个二维平面中,一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点的横坐标的均值,质心...
k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标是使得各...
这也是K-means算法的一个不足。有的算法是通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目K,例如ISODATA算法。 3.所谓的gapstatistics(Gap统计模型) 6.2ISODATA算法 6.2.1ISODATA算法与K-均值算法的比较: 1.K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类,而ISODATA算法则更加灵活; 2.从算法角度看,ISODATA算法与K-均值...
K-Means 算法 对于n 个样本点来说,根据距离公式(如欧式距离)去计 算它们的远近,距离越近越相似。按照这样的规则,我们把它们划分到 K 个类别中,让每个类别中的样本点都是最相似的。 K-Means 是一种聚类算法,它属于无监督学习的范畴。与分类不同,聚类不依赖于预先标注的标签,而是尝试将数据集分成由相似对象组...