解析 答案:K-means聚类算法的基本步骤如下: (1)随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 (2)计算每个数据点到各个聚类中心的距离,将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的类别。 (3)更新聚类中心:计算每个类别内所有数据点的均值,作为新的聚类中心。 (4)重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化。
1.1. 聚类 什么是聚类? 通俗说,聚类是将一堆数据划分成到不同的组中。 什么是聚类? 1.2. 聚类分类 都有哪些聚类算法呢? 依据算法原理,聚类算法可以分为基于划分的聚类算法(比如 K-means)、基于密度的聚类算法(比如DBSCAN)、基于层次的聚类算法(比如HC)和基于模型的聚类算法(比如HMM)。 都有哪些聚类算法呢? ...
(1)随机找 k 个点作为质心(种子); (2)计算其他点到这 k 个种子的距离,选择最近的那个作为该点的类别; (3)更新各类的质心,迭代到质心的不变为止。 Q:如何选择 k 值? A: 根据 k 取不同的值时,模型性能曲线图。 横坐标是聚类数目k,纵坐标是各点到距离中心的距离和。 2. kmeans++ 因为,kmeans的初...
(1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心 (2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离,将每个点聚类到离该点最近的聚类中去 (3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心 反复执行(2)、(3),直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求为止 下图展示了对n个样本点进行K-...
(1)把样品粗略分成K个初始类。 (2)进行修改,逐个分派样品到其最近均值的类中(通常用标准化数据或非标准化数据计算欧式距离)。重新计算接受新样品的类和失去样品的类的形心(均值)。 (3)重复第二步,直到各类无元素进出。 KMeans算法流程 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...