机器学习之K均值(K-Means)算法 1.K-Means简介 K均值(K-Means)算法是无监督的聚类方法,实现起来比较简单,聚类效果也比较好,因此应用很广泛。K-Means算法针对不同应用场景,有不同方面的改进。我们从最传统的K-Means算法讲起,然后在此基础上介绍初始化质心优化K-Means++算法,距离计算优化Elkan K-Means算法和大样本...
K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
K-均值算法也可以很便利地用于将数据分为许多不同组,即使在没有非常明显区分的组群的情况下也可以。下图所示的数据集包含身高和体重两项特征构成的,利用 K-均值算法将数据分为三类,用于帮助确定将要生产的 T-恤衫的三种尺寸。 2.2 损失函数 K-均值最小化问题,是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间...
(xi,xj)d(xi,xj)=∑k=1m(xki−xkj)2=||xi−xj||2然后,定义样本与其所属类的中心之间的距离的总和为损失函数,即W(C)=∑k=1k∑C(i)=lk||xi−x¯l||2式中,x¯l=(x¯1l,x¯2l,...,x¯ml)T是第l个类的均值或中心,函数W(C)也称为能量,表示相同类中的样本相似的程度(越小...
K均值算法是一种聚类算法,自动的将数据组成聚类。该算法采用距离作为数据之间相似性的评价指标,认为两个数据距离越近,相似度越大。算法步骤: 1) 从数据样本中随机选择K个数据作为聚类的中心(质心),初始化簇。 2) 计算每个数据样本到每个质心的距离,并划分到最近
k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标是使得各类的聚类平方和最小,即最小化: ...
KMeans (K均值)算法讲解及实现 算法原理 KMeans算法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。 K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中...
质心: 簇中所有点的中心(计算所有点的均值而来). SSE: Sum of Sqared Error(误差平方和), 它被用来评估模型的好坏,SSE 值越小,表示越接近它们的质心. 聚类效果越好。由于对误差取了平方,因此更加注重那些远离中心的点(一般为边界点或离群点)。
K均值聚类分析算法步骤：① K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 ② 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离，将数据对象分到距离聚类中心最近的那个数据集中，当所有数据对象都划分以后，就形成了K个数据集（即K个簇）③ 接下来重新计算每个簇的数据对象的均值，将均值作为新的聚类中心 ④ 最后计算每个...