先采用层次进行初步聚类输出k个簇,以簇的中心点的作为k-means的中心点的输入。 多次随机选择中心点训练k-means,选择效果最好的聚类结果 (2)k值的选取 k-means的误差函数有一个很大缺陷,就是随着簇的个数增加,误差函数趋近于0,最极端的情况是每个记录各为一个单独的簇,此时数据记录的误差为0,但是这样聚类结果并...
3、根据聚类结果,重新计算k个簇各自的中心,计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。 4、重复2-3,直到满足停止条件。 停止条件通常为:聚类结果几乎不再发生变化,或者达到一定的迭代次数。 Kmeans 算法特点 需要自定义K值 数据如果量纲的影响,需要进行标准化 受异常值的影响(如果存在异常点,通常会自成一类)...
K-Means算法是一种常用的聚类算法,也称为K-均值聚类或快速聚类法。K-Means算法将数据划分为预设的K类,以样本点到聚类中心之间的距离作为研究的评价指标,以最小平方误差作为准则函数,迭代至距离平方和趋于稳定且小于某个特定数值或达到指定迭代次数,此时聚类完成。 原理 K-Means算法通过确定每个样本与其聚类中心点的距...