因此我们可以用散点图绘制数据,并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。
数据点根据其密度或彼此之间的分组分配给聚类。远离组的数据点被视为异常值或噪声。DBSCAN、均值偏移等都属于这种类型的聚类。 基于网格的群集。对于多维数据集,将创建一个网格,并在网格的单元之间划分数据,从而创建聚类。 方便学习起见,本文中我们只讨论K-Means算法,其他聚类算法我会另外撰文讲解。 2.K-means的原理...
K均值法先指定聚类数,目标是使每个数据到数据点所属聚类中心的总距离变异平方和最小,规定聚类中心时则是以该类数据点的平均值作为聚类中心。 01K均值法原理与步骤 对于有N个数据的数据集,我们想把它们聚成K类,开始需要指定K个聚类中心,假设第i类有ni个样本数据,计算每个数据点分别到聚类中心的距离平方和,距离这...
简单且高效: K-means算法实现简单,易于理解和部署,对于大规模数据集具有较高的计算效率。 可扩展性: 随着计算机硬件和软件技术的进步,K-means算法能够处理大规模数据集,并且可以通过并行计算和分布式计算进一步提高可扩展性。 广泛应用: K-means在许多领域得到广泛应用,包括数据挖掘、图像分割、无监督学习等,是一种通...