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: 结合最...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
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均值聚类算法 定义: k均值聚类算法(k-meansclustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取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,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,...
在数据分析中,聚类算法用于发现数据集中的固有分组,通过将相似对象聚集在一起来揭示数据的结构和模式。这种方法常用于市场细分、社交网络分析、组织复杂数据集等领域。 选择K-Means聚类算法的动机 K-Means 是一种广泛使用的聚类算法,主要因其简单、高效,适用于大规模数据处理。它通过优化簇内距离来形成相对均匀的簇,适...
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是一个反复迭代的过程,算法分为四个步骤: 1) 选取数据空间中的K个对象作为初始中心,每个对象代表一个聚类中心; 2) 对于样本中的数据对象,根据它们与这些聚类中心的欧氏距离,按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心(最相似)所对应的类; ...
K-Means均值聚类分析是一种无监督学习算法，用于将数据集分成k个簇（cluster），其中每个簇的成员在某种意义上是相似的。算法的目标是找到质心（centroid），使得每个点到其最近质心的距离之和最小。通俗讲法就是：给定一组数据，如何对这些数据进行分类，分几类是最恰当的。以下是进行k均值聚类分析的一般步骤：K-...
K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中，使得簇内的点尽可能相似，簇间的点尽可能不同。一、商业领域的多种应用场景 1. **客户细分**：在市场营销领域，K-均值聚类可以用于客户细分，将客户根据购买...