k均值聚类的方法原理k均值聚类是一种基于划分的无监督学习算法,通过迭代优化将数据集划分为k个簇,使簇内样本尽可能相似而簇间差异最大化。其核心步骤包括初始化质心、分配样本、更新质心及迭代优化,最终实现数据的有效分组。 一、初始化阶段 算法首先需要确定簇的数量k,并随机选择k个...
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; 3)更新聚类中心:将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类别的聚类中心,计算目标函数的值; 4)判断聚类中心和目...
function[centroids,assignments]=kmeans_clustering(data,K,max_iter)%kmeans_clustering:实现K-means聚类算法%输入:%data:NxD矩阵,其中N是数据点的数量,D是数据的维度%K:要分成的簇的数量%max_iter:最大迭代次数%输出:%centroids:KxD矩阵,表示K个簇的中心点%assignments:Nx1向量,表示每个数据点所属的簇的索引%...
由于k均值聚类算法采用欧氏距离度量样本之间的相似度,因此其对数值型数据具有很好的适应性。 1. 聚类数目需要预先设定。由于k均值聚类算法需要指定聚类的数量k,因此需要提前了解数据集的特征,否则可能会得到较差的聚类结果。 2. 对于非球形数据聚类效果不佳。由于k均值聚类算法采用欧氏距离作为相似度度量的方法,因此对于...
随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等)、聚类分析(K均值、DBSCAN、层次聚类)、关联分析(关联规则、协同过滤、Apriori算法)的基本原理及Python代码实现方法 科研平台 心有多大舞台就有多大近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术...
K-means算法对初始聚类中心的选择敏感,不同的初始中心可能导致不同的聚类结果。 算法的时间复杂度较高,因为每次迭代都需要计算所有数据点与聚类中心的距离。优化方法包括使用近似最近邻搜索或降维技术减少计算量。 K值是预先设定的,选择合适的K值对聚类结果至关重要。通常可以通过肘部法则(Elbow method)或其他评估指标来...
⼀、K-means算法原理 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...