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...
kmeans聚类算法的基本思想和算法描述 kmeans聚类算法是一种无监督的机器学习算法,用于将数据集中的数据分成k个不同的类别或簇。其基本思想是在多维空间中,将n个数据点分成k个簇,使得簇内的数据点相似度最大化,簇间的数据点相似度最小化。相似度通常使用欧氏距离或余弦相似度来衡量。 kmeans聚类算法的数学原理:...
K-means算法是将样本聚类成k个簇(cluster),具体算法描述如下: 1、随机选取k个聚类质心点(cluster centroids)为。 2、重复下面过程直到收敛{ 对于每一个样例i,计算其应该属于的类 对于每一个类j,重新计算该类的质心 } K是我们事先给定的聚类数, 代表样例i与k个类中距离最近的那个类, 的值是1到k中的一个...
k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 算法步骤: (1)从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 (2)对于数据集中的每一个点x,计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x) (3)选择一个新的数据点作为新的聚类中心,选择的原则是:D(x...
k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 算法步骤: (1)从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 (2)对于数据集中的每一个点x,计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)