K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
该算法之所以称为k均值,那是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心均采用簇中所含数据点的均值计算而成。 1 算法描述 在k均值算法中,质心是定义聚类原型(也就是机器学习获得的结果)的核心。除了第一次的质心是被指定的以外,此后的质心都是经由计算均值而获得的。 首先,选择k个初始质心(这k个质心并不要求...
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...
一、K-means算法原理 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...
这个算法中文名为k均值聚类算法,首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程,方便大家理解。 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质心,什么时...
3.K-均值算法的步骤均值算法的步骤 1.初始化初始化:随机选择k个对象作为初始簇中心。 2.分配分配:将每个对象分配给最近的簇中心,形成k个簇。 3.更新更新:重新计算每个簇的中心,即簇内所有对象的平均值。 4.迭代迭代:重复步骤2和3,直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
算法终止后,输出K个簇以及每个簇的聚类中心。 可以根据需求进一步分析每个簇的特点或进行后续的数据处理。 五、注意事项与优化 K-means算法对初始聚类中心的选择敏感,不同的初始中心可能导致不同的聚类结果。 算法的时间复杂度较高,因为每次迭代都需要计算所有数据点与聚类中心的距离。优化方法包括使用近似最近邻搜索或...
K均值算法的基本原理是将数据集中的样本划分为K个簇,使得簇内的样本之间的相似度尽可能高,而簇间的相似度尽可能低。 首先,K均值算法需要确定K值,即要将数据集中的样本分成多少个簇。这个K值通常是由用户指定的,也可以通过一些启发式的方法来确定。然后,随机选择K个样本作为初始的聚类中心。接下来,将每个样本分配...
1. 算法原理 K均值算法的原理非常简单,它通过迭代的方式将数据点分成K个簇。具体步骤如下: (1)随机选择K个数据点作为初始的簇中心; (2)将每个数据点分配到最近的簇中心; (3)重新计算每个簇的中心点; (4)重复步骤(2)和(3),直到簇中心不再发生变化或者达到预设的迭代次数。 K均值算法的核心是簇中心的选择...