K-means算法通过计算聚类中心,能够将数据集划分为K个明确的区域。 每个区域内部的数据点相似性较高,而不同区域间的数据点差异明显,有助于后续的数据分析和处理。 适用于大规模数据集: 由于K-means算法的计算过程相对简单,因此适用于处理大规模数据集。 通过合理的优化和并行处理,K-means算法可以在较短的时间内完...
面对非凸的数据分布形状时我们可以引入核函数来优化,这时算法又称为核 K-means 算法,是核聚类方法的一种。核聚类方法的主要思想是通过一个非线性映射,将输入空间中的数据点映射到高位的特征空间中,并在新的特征空间中进行聚类。非线性映射增加了数据点线性可分的概率,从而在经典的聚类算法失效的情况下,通过引入核...
优点:容易实现。 缺点:可能会收敛到局部最小值, 当应用到大规模数据集时会收敛较慢。 适用于:数值型数据。 k-means聚类的算法思想 1.随机计算k个类中心作为起始点。 2. 将数据点分配到理其最近的类中心。 3.移动类中心。 4.重复2,3直至类中心不再改变或者达到限定迭代次数。 具体的伪代码实现: 创建k个点...
K-Means 算法优缺点 K-Means 算法变种 K-Means 二维数据 聚类分析 数据样本及聚类要求 数据样本及聚类要求 : ① 数据样本 : 数据集样本为 6 个点, A1(2,4) , A2(3,7) , B1(5,8) , B2(9,5) , C1(6,2) , C2(4,9) ; ② 聚类个数 : 分为3 个聚类 ; ③ 距离计算方式 : 使用 曼哈顿...
④ 中心点初始值 : 选取 A 1 , B 1 , C 1 A_1 , B_1 , C_1 A1,B1,C1 三个样本为聚类的初始值 , 这是实点 ; 如果选取非样本的点作为初始值 , 就是虚点 ;⑤ 要求 : 使用K-Means 算法迭代 2 2 2 次;⑥ 中心值精度 : 计算过程中中心值小数向下取整 ;...