该算法的原理和步骤如下: 一、算法原理 1. 初始化:选择K个初始的聚类中心点,可以是随机选择或者根据领域知识进行选择。 2. 数据分配:根据欧氏距离等度量方式,将每个样本点分配到与其最近的聚类中心点所代表的类别。 3. 聚类中心更新:根据当前分配的聚类结果,重新计算每个类别的聚类中心点。 4. 重复步骤2和步骤3...
机器学习K聚类深度自动编码器 kmeans聚类算法原理与步骤 一、kmeans概述 K-means聚类算法也称k均值聚类算法,属于无监督学习的一种,k-means聚类无需给定Y变量,只有特征X。 K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每...
②在 K-means 算法中,首先需要根据初始聚类中心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,这也成为 K-means算法的一个主要问题。 ③从 K-means 算法框架可以看出,该算法需要不断地进行样本分类调整,不断地计算调...
输入所有样本数据,存入适当的容器中,输入指定要聚类的类别数N,并在容器中随机选取N个对象作为初始聚类中心。设定迭代终止条件,常用的迭代终止条件有最大循环次数和聚类中心收敛误差容限等; (2)进行迭代。根据算法相似度评价标准将所有数据对象分配到各自最接近的聚类中心所在的类,从而形成N类数据,每一个类用一个容器...