描述K-means聚类算法的基本原理,并举例说明其在实际问题中的应用。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法,其目标是将数据点划分到K个簇中,使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离之和最小。例如,在市场细分中,K-means聚类可以用来将客户根据购买行为划分为不同的群体。反馈 收...
K均值聚类也称K-means聚类，是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。因为需要计算距离，所以决定了K-means算法只能处理数值型数据，而不能处理分类属性型数据。K均值聚类...
这里选取的初始点是A1(2,10),A4(5,8),A7(1,2)分别命名为点1,点2,点3 点1和A1的曼哈顿聚类距离:| 2 - 2 | + | 10 - 10 | = 0 点2和A1的曼哈顿聚类距离:| 5 - 2 | + | 8 - 10 | = 5 点3和A1的曼哈顿聚类距离:| 1 - 2 | + | 2 - 10 | = 9 (注意:中心点的选取不同,...
1 初始化聚类中心(随机选择) 2 计算样本点到各个聚类中心的距离 3 将样本点归为距离较近的聚类中心一类 4 移动聚类中心到类别的重心位置,调整聚类中心 5 重复234直至聚类中心不再变化。 from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #随机生成二列100行个点的数据 ...
matlab中kmeans函数实现举例: K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,s...文字版>> http:...
k-means书上都是用距离举例子，我想知道成绩怎么聚类呢？啊，这不是一样吗？随机挑选几个成绩作为质心...
(1). 在 Kmeans 算法中 kk 需要事先确定,这个 kk 值的选定有时候是比较难确定。 (2). 在 Kmeans 算法中,首先需要初始k个聚类中心,然后以此来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响,一旦初始值选择的不好,可能无法得到有效的聚类结果。多设置一些不同的初值...
使用kmeans聚类算法进行预测 如何寻找K值, 可以通过轮廓系数 来筛选判断比较 # 라이브러리를 임포트합니다. fromsklearnimportdatasets fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler fromsklearn.clusterimportKMeans # 加载数据 iris=datasets.load_iris() ...