K-均值聚类法K- 1. K-均值聚类算法的工作原理: K-means算法的工作原理: 算法首先随机从数据集中选取K个点作为初始聚类中心,然后计算各个样本到聚类中的距离,把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心,如果相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明样本...
而当k到达真实聚类数时,再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小,所以Inertia的下降幅度会骤减,然后随着k值的继续增大而趋于平缓,也就是说Inertia和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。
K-均值(K-Means):一种基于划分的聚类方法,通过迭代优化目标函数将数据分为K个簇。它具有计算简单、效率高等优点,但对初始值敏感,容易陷入局部最优 层次聚类(Hierarchical Clustering):一种基于层次结构的聚类方法,包括凝聚式和分裂式两种。凝聚式层次聚类从每个对象开始逐步合并,分裂式层次聚类从整个数据集开始逐步分裂。
(只对K-means算法“初始化K个聚类中心” 这一步进行了优化) 步骤一: 随机选取一个样本作为第一个聚类中心; 计算每个样本与当前已有聚类中心的最短距离(即与最近一个聚类中心的距离),这个值越大,表示被选取作为聚类中心的概率较大;最后,用轮盘法(依据概率大小来进行抽选)选出下一个聚类中心; 重复步骤二,直到选...
经典的迭代法 当然,以下是对K-means聚类算法中经典迭代方法的详细描述: K-means迭代求解算法 一、初始化 确定要分成的簇的数量K。 从数据集中随机选择K个对象作为初始聚类中心。这些初始中心的选择对最终结果会有影响,因此有些变种算法如K-means++提供了更智能的初始化方式。
【前言】本文面向数据分析常用方法——K-平均聚类,对一些经典文献进行了汇总,整理出了该方法的理论基础,并找出了其在STATA中的算法,方便实证。 文章写作指向性主要是用于问卷分析。 【流量预警】本文全文以图片形式粘贴。 参考文献 [1]何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社,2015.3:64-67. ...
1、非层次聚类法:将案例快速分成K个类别,一般而言具体的类别个数需要在分析前就加以确定,整个分析过程使用迭代的方式进行。其中K—均值聚类法最为常用,也称为快速聚类法(不能自动标准化,需要人为手动处理)。 2、层次聚类法:首先确定距离的基本定义,以及类间距离的计算方式,随后按照距离的远近通过把距离较近的数据...
本文选自《MATLAB数据挖掘用改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析高校学生的期末考试成绩数据》。 点击标题查阅往期内容 R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标 数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 ...
k均值算法的计算过程非常直观: 1、从D中随机取k个元素,作为k个簇的各自的中心。 2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇。 3、根据聚类结果,重新计算k个簇各自的中心,计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。
1. 非层次聚类法:将案例快速分成K个类别,一般而言具体的类别个数需要在分析前就加以确定,整个分析过程使用迭代的方式进行。其中K—均值聚类法最为常用,也称为快速聚类法(不能自动标准化,需要人为手动处理)。 2. 层次聚类法:首先确定距离的基本定义,以及类间距离的计算方式,随后按照距离的远近通过把距离较近的数据...