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。 K-means聚类的基本思想是,在指定聚类个数K的情况下,从数据集中随机化选取K个个案作为起始的聚类中心点,计算其他个案所代表的点与初始聚类中心点的欧式距离,将个案分到距离聚类中心最近的那个类,所...
在k-means算法中,聚类中心的确定是通过迭代过程逐步优化的。初始时,聚类中心是随机选择的;随着算法的迭代,每个簇的聚类中心会根据簇内所有点的均值进行更新,直到聚类中心趋于稳定。 4. 收敛条件和停止准则 k-means算法的收敛条件和停止准则主要有以下几种: 聚类中心变化量:当聚类中心点在连续几次迭代中的变化量小于...
1 K-Means算法引入基于 相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。上个世…
在kmeans算法中,初始聚类中心点的选取对算法收敛的速度和结果都有很大影响。在传统kemans的基础上,又提出了kmeans++算法,该算法的不同之处在于初始聚类中心点的选取策略,其他步骤和传统的kmeans相同。 kmeans++的初始聚类中心选择策略如下 1. 随机选取一个样本作为聚类中心 2. 计算每个样本点与该聚类中心的距离,选...
kmeans聚类原理 k-means聚类是一种基于距离的聚类算法。其聚类的原理是将若干个数据点分成k个类别使得每个数据点属于其最近的一类。该算法的核心思想是通过迭代地移动每个类别的中心点(即质心),不断调整数据点的分类,最终获得最优的聚类结果。 k-means聚类的步骤如下: 1.随机选择k个中心点,每个中心点代表一个...
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...
KMeans是个简单实用的聚类算法,这里对KMeans的优缺点做一个总结: 优点: 原理简单,实现容易,收敛速度快。 聚类效果较优。 算法的可解释度强。 主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 缺点: K值的选取不好把握。 对于不是凸的数据集比较难收敛。 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...
Kmeans属于非监督学习,事先不知道数据会分为几类,通过聚类分析将数据聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。 算法原理 K-Means算法的特点是类别的个数是人为给定的,如果让机器自己去找类别的个数,通过一次次重复这样的选择质心-计算距离后分类-再次选择新质心的流程,直到我们分组之后所有的数据都不会再...
K-Means的主要优点有: 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。 K-Means的主要缺点有: 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...