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...
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。
Kmeans 算法是一种常用的聚类算法,它是基于划分方法聚类的。它的原理是将数据划分为k个簇,每个簇由距离中心最近的数据点组成,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标。 简单来说,Kmeans 算法就是通过不断地调整簇的中心点,并将数据点指派到距离它...
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 1. 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...
k-means++原理 k-means++是k-means的增强版,它初始选取的聚类中心点尽可能的分散开来,这样可以有效减少迭代次数,加快运算速度,实现步骤如下: 从样本中随机选取一个点作为聚类中心 计算每一个样本点到已选择的聚类中心的距离,用D(X)表示:D(X)越大,其被选取下一个聚类中心的概率就越大 ...
kmeans++的原理在之前有介绍。这里为了配合代码,再介绍一遍。 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心μ1μ1. 对于数据集中的每一个点xixi,计算它与已选择的聚类中心中最近聚类中心的距离. D(xi)=argmin|xi−μr|2r=1,2,...kselectedD(xi)=argmin|xi−μr|2r=1,2,...kselected...
K-Means 算法在机器学习中广泛应用于聚类任务。本文将深入探讨 K-Means 算法及其改进版本 K-Means++。让我们从 K-Means 算法的基本原理开始。K-Means 算法 K-Means 的核心思想是将数据集划分为 K 个簇，每个簇内的数据点与簇中心的相似度较高。算法的基本步骤包括初始化簇中心、计算数据点与中心的...
K-Means 是一种聚类算法,它属于无监督学习的范畴。与分类不同,聚类不依赖于预先标注的标签,而是尝试将数据集分成由相似对象组成的多个组或“簇”。 优点: 属于无监督学习,无须准备训练集 原理简单,实现起来较为容易 结果可解释性较好 缺点: 需手动设置k值。 在算法开始预测之前,我们需要手动设置k值,即估计数据大...
按照上述原理，k-means聚类方法的步骤可以分为以下几个阶段：-第一步，随机选择k个类别中心点。-第二步，计算每个数据点与各个类别中心点之间的距离，并将其分配到距离最近的类别中。-第三步，重新计算每个类别中数据点的均值，以此获得新的类别中心点。-第四步，判断新的类别中心点是否与上一次迭代的中心点相同...
二、k-means聚类算法原理 1. 初始质心选择 在k-means算法中,首先需要选择k个初始质心作为每个簇的代表点。初始质心可以通过随机选取数据集中的k个点来确定,也可以使用其他方法如K-means++来选择初始质心。 2. 数据点分配 一旦初始质心确定,算法将每个数据点分配到与其最近的质心所代表的簇中。这一过程可以通过计算...