k-means算法例题k-means K-means算法是一种基于迭代的聚类算法,它利用距离公式将数据集分为K个不同的聚类,每个聚类具有最相似的数据点。以下是使用K-means算法的一个简单案例: 题目:使用K-means算法将下列数据点进行聚类(这里使用欧式距离作为度量,K取值为2) 数据点:P1(1,2), P2(2,3), P3(5,6), P4(...
下面是一个经典的K-means算法例题: 题目描述: 给定一组二维数据点,要求将它们分为K个簇,使得每个簇内的数据点相互接近,而与其他簇的数据点相距较远。 解题思路: 1.初始化K个簇的中心点; 2.将每个数据点分配给最近的簇中心点所在的簇; 3.重新计算每个簇的中心点; 4.重复步骤2和3,直到簇中心点不再变化...
kmeans算法:给定样本集D={x1,x2,x3,…,xm},针对聚类所得簇划分为k个簇,计算每个样本和簇之间的最小化平方误差。 算法过程:选取k个样本作为初始化均值向量,计算每个样本与当前均值向量的距离,选区当前样本与当前均值向量最近的哪一个,把当前样本归于这个均值向量,对所有样本都考察一遍以后,所有样本都归于某一个...
在这一步中要分别计算$K$个聚类中的样本均值向量,所以称之为$K$-均值算法。 第四步:若$z_j(k+1)\neq z_j(k),j=1,2,\cdots,K$,则返回第二步,将模式样本逐个重新分类,重复迭代运算; 若$z_j(k+1)=z_j(k),j=1,2,\cdots,k$,则算法收敛,计算结束。 K-均值分类算法实例 第一步:取$K=...
接下来我们看一个例题,来实际用一下 Kmeans 聚类算法。 假设样本集合为 (0.1, 0.9)、(0.2, 0.8)、(0.1, 0.8)、(0.9, 0.3)、(0.9, 0.2)、(0.8, 0.1),设置 K 为 2,采用 Kmeans 聚类算法对样本集合进行聚类。根据算法流程,首先随机初始化两个质心,假设为 (0.5, 0.5) 和 (0.4, 0.3),此时样本集合(...
图1 K-Means算法计算过程 例题:1.对于以下数据点,请采用k-means方法进行聚类(手工计算)。假设聚类簇数k=3,初始聚类簇中心分别为数据点2、数据点3、数据点5。解:正在进行第1次迭代初始质心为B、C、EAB = 2.502785AC = 5.830635AE = 7.054443DB = 3.819911DC = 1.071534DE = 7.997158因此,第...
在本文中,我们将对K-means算法进行简单介绍,然后用一个例题来演示如何实现K-means算法的代码。 1. K-means算法简介 K-means算法是一种无监督学习算法,它的基本原理是通过迭代将数据分成K个类别,使得每个数据点都属于与其最近的均值点所代表的类别。K-means算法的过程可以简单分为以下几步: (1)随机选择K个初始...
5.客户分群算法 聚类分析: 1)层次聚类:可得到比较理想的分类,容易解释,但是难以处理大量样本 2)K均值聚类:可处理样本量大的数据,但不能提供类相似度信息,不能交互决定聚类的个数。 3)两步法聚类:先用K均值聚类,然后使用层次方法 二、基于凝聚的聚类(系统聚类) ...
K均值聚类分析算法步骤:① K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 ② 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离,将数据对象分到距离聚类中心最近的那个数据集中,当所有数据对象都划分以后,就形成了K个数据集(即K个簇)③ 接下来重新计算每个簇的数据对象的均值,将均值作为新的聚类中心 ④ 最后计算每个...
6101 5 38:33 App DBSCAN聚类算法的基本原理 9.8万 139 14:53 App k-means kmeans聚类算法 清晰解释(带算例) 2521 3 56:46 App k-means聚类的编程实现 9.8万 86 11:13 App 快速学会聚类算法系列之k-means聚类(附matlab代码) 1.9万 17 11:32 App 聚类分析 6275 3 6:24 App 聚类分析例题 ...