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...
K-means聚类也称为快速聚类法,是无监督学习中最常见的一种,它适合样本量较大的数据集,要求参与聚类的指标变量为定量数据,用于对样本进行分类处理。 K-means聚类的K指的是聚类的类别个数,可以根据行业知识、经验来自行给定,也可以遍历多个聚类方案进行优选探究,比如说在3～6类之间进行遍历,即依次选择聚为3类、4类...
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...
3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的。但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果。具体类数的确定,离不开实践经验的积累。有时也可借助系统聚类法,以一部分样本(简单...
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...
k-means 算法是一种用于聚类分析的非监督学习算法。它通过将数据点划分为 k 个簇，使得每个簇中的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。这个算法的名称来源于其中的 k 个簇（clusters）和每个簇的均值（mean）。k-means 算法的工作原理 k-means 算法的工作原理可以概括为以下几个步骤：初始化中心...
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...