2 k-means++算法原理分析 k-means++算法选择初始聚类中心的基本原则是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。它选择初始聚类中心的步骤是: 第(2)步中,依次计算每个数据点与最近的种子点(聚类中心)的距离,依次得到D(1)、D(2)、...、D(n)构成的集合D,其中n表示数据集的大小。在D中,为了避免噪声,不...
K-Means聚类由于其本身原理通俗易懂、执行简单有效、聚类速度快、聚类结果可解释性强的优点,得到了广泛的应用。然而,传统的K-Means也存在不少缺陷,比如对K值的选择没有准则可依循,聚类结果的好坏依赖于对初始聚类中心的选择,容易陷入局部最优解,对异常数据较为敏感,只能处理数值属性的数据,聚类结果可能不平衡[4]等等...
1.原理简单(靠近中心点),实现容易 2.聚类效果中上(依赖K的选择) 3.空间复杂度o(N),时间复杂度o(IKN) N为样本点个数,K为中⼼点个数,I为迭代次数 缺点: 1.对离群点,噪声敏感 (中心点易偏移) 2.很难发现大小差别很大的簇及进行增量计算 3.结果不一定是全局最优,只能保证局部最优(与K的个数及初值...
1. K-Means的工作原理 作为聚类算法的典型代表，K-Means可以说是最简单的聚类算法，那它的聚类工作原理是什么呢？在K-Means算法中，簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好的K，找出K个最优的质心，并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去。具体过程可以...
1)原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2)聚类效果较优。 3)算法的可解释度比较强。 4)主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 缺点: 1)K值的选取不好把握 2)对于不是凸的数据集比较难收敛 3)如果各隐含类别的数据不平衡,比如各隐含类别的数据量严重失衡,或者各隐含类别的方差不同,则聚类效果不佳。
K-means算法的原理可以分为以下几个步骤: 1.初始化:选择要将数据集分成K个簇,并随机选择K个数据点作为初始簇中心。 2.分配:将每个数据点分配到距离其最近的簇中心,每个数据点只能属于一个簇。 3.更新:根据分配的数据点更新簇中心点,这是通过计算属于每个簇的数据点的平均值来实现的。 4.重复:重复步骤2和3...
k-means算法是一种无监督学习的聚类算法,其原理是通过计算各个数据点与K个初始聚类中心的距离,并将数据点分配到距离最近的聚类中心所代表的聚类中。然后,根据被分配到每个聚类中的数据点重新计算聚类中心,重复上述步骤直到聚类中心不再改变或达到指定的迭代次数。 具体步骤如下: 1.随机选择K个初始聚类中心点。这些中...
该算法的原理如下: 1.随机选择k个样本作为初始的聚类中心。 2.对于每一个样本,计算其与各个聚类中心的距离,并将样本分配到距离最近的聚类中心所对应的子集中。 3.对于每一个子集,重新计算其所有样本的质心,并将质心作为新的聚类中心。 4.重复步骤2和3,直到样本的分配不再改变或者达到预定的迭代次数。 最终,k...
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...
实现流程（k-means算法原理）K-means算法是一种迭代算法，其基本思想是通过将每个数据点分配到最近的质心，并计算新的质心来迭代地改进簇的质量，直到质心不再变化或达到最大迭代次数为止。具体步骤如下：随机选择K个点作为初始质心；计算每个数据点与K个质心的距离；将数据点划分到距离最近的质心所在的簇；对于每个...