K-means聚类分析以其简单高效、空间划分明确和适用于大规模数据集等优点,在数据分析领域得到广泛应用。然而,它也存在对初始聚类中心敏感、K值选择困难、对噪声和异常值敏感以及只适用于凸形数据集等缺点。在实际应用中,需要根据数据的具体情况选择合适的聚类算法,并采取相应的优化措施来提高聚类效果。 python # 示例代码...
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...
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 ;...
Kmeans聚类算法 功能及可应用领域 聚类分析将大量数据划分为性质相同的子类,便于了解数据的分布情况。因此,它广泛 应用于模式识别、图像处理、数据压缩等许多领域,例如: 在市场分析中,通过聚类分析能帮助决策者识别不同特征的客户群,以及各客户群的 行为特征; 在生物工程研究中,聚类分析能够用于推导动植物的分类,...