K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地 选择k个对象,每个对象初始...
K-means 的算法复杂度是 ,其中 k 是聚类类别数,m 是聚类次数,n 是数据集的大小。因此,本题的正确选项是 A。K-means 算法的时间复杂度主要由两部分组成:第一部分是对每个数据点计算到每个聚类中心的距离,需要计算 n*k 次,即 ;第二部分是对每个聚类重新计算中心点,需要计算 n 次,即 。这两部分操...
K-means生成具有统一大小的聚类(每个聚类具有大致相同的观察量),即使数据可能以不同的方式运行,并且它对异常值和噪声数据非常敏感。此外,它假设每个聚类中的数据点被建模为位于该聚类质心周围的球体内(球形限制),但是当违反此条件(或任何先前的条件)时,算法可以以非直观...
将聚类分析算法应用到台阶高度计量领域,利用基于 K-means 算法的质心距离计算及数据映射,提高了台阶高度表征效率的同时对表面实测数据中的离群值与未测点进行识别与处理,增强了算法的准确度与鲁棒性。 通过收敛设计与最终的参数表征,进一步增强算法的...
我们也可以用另一种方式来理解kmeans算法,那就是使某一个点的和另一些点的方差做到最小则实现了聚类,如下图所示: 得解! 六:代码实现 我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应...
K-means聚类算法是一种广泛使用的无监督学习方法,主要用于将数据点划分为K个不同的簇。它以最小化每个簇内距离和最大化簇间距离为目标,通过迭代优化每个数据点到其所属簇的质心之间的距离,从而将数据划分为不同的簇。 以下是K-means聚类算法的优点: 1. 简单易理解:K-means算法的概念简单,易于理解和实现。 2...
应用PAM聚类方法和K-means聚类算法对156个地铁站点完成分类.再次,引入了数据立方体技术,结合乘客刷卡数据的多维化特点,建立了交通多维数据集(交通立方体),从周时间,日时间和不同地铁站点三个维度对换乘数据进行分析,从不同角度探究了地铁-公交换乘特征的... 曹许漾 - 《西南交通大学》 被引量: 0发表: 2021年 ...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
1.算法描述 聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,…