描述K-means聚类算法的基本原理,并举例说明其在实际问题中的应用。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法,其目标是将数据点划分到K个簇中,使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离之和最小。例如,在市场细分中,K-means聚类可以用来将客户根据购买行为划分为不同的群体。
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 最后计算每个数...
K-means聚类算法也称k均值聚类算法,是聚类算法的典型代表,可以说是最简单的聚类算法没有之一。它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。该算法认为类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。 2.算法思想: K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算...
(2) 在各个Canopy内使用传统的聚类方法(如Kmeans),不属于同一Canopy的对象之间不进行相似性计算。 从这个方法起码可以看出两点好处:首先,Canopy不要太大且Canopy之间重叠的不要太多的话会大大减少后续需要计算相似性的对象的个数;其次,类似于Kmeans这样的聚类方法是需要人为指出K的值的,通过(1)得到的Canopy个数完全...
1、K-means 算法的实现与应用举例 1 K-means 方法 K-means 算法如下: S1:初始化,聚类中心 c1,c2, ck ,标号集 I1 I2I k ; S2: 分类: for i 1:n j* arg1mjink xi c j xi cj T ; I j* I j* i ; jj end S3:重新计算聚类中心: for j 1:k 1 cjxi; Ij i Ij end S4:迭代 S2-S3...
1. Kmeans算法的认识 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也是一种无监督的机械学习算法。 聚类的认识 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类技术经常被称为无监督学习。
matlab中kmeans函数实现举例: K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,s...文字版>> http:...
9.2.3 K-Means聚类的应用举例_例说SPSS统计分析_[共8页]231 K-Means 聚类法是一个反复迭代的分类过程，在聚类过程中，样品所属的类会不断调整，直到达到稳定为止。该方法的缺点是只能对样品聚类，不能对变量聚类，且使用的变量必须是连续性变量，因此应用范围有限。9.2.2 K-Means 聚类的基本操作 下面以...
使用K-Means对该数据集聚类,结果如下: 和使用‘Ward’方法的HAC一样,K-Means效果也不错。但还是有部分Jazz和Rap歌曲被错误分到了K-Pop簇。 虽然这些矩阵很适合肉眼观察我们的结果,但它们在数学上并不严谨。我们要考虑一些指标,用数值来表示我们的聚类质量。
技术标签:MLkmeans初始中心不同结果不确定 本文给出 kmeans算法当初始中心点不同时,聚类结果可能是不同的实际例子。 样例数据 数据为101010个二维数据点,如下 2,21,11,0240,100,1110,1212,1010,011,02, 2\\ 1 ,1\\ 1, 0\\ 2 4\\ 0, 10\\ 0, 11\\ 10, 12\\ 12, 10\\ 10, 0\\ 11, 0...