基于欧式距离的 K-means假设了各个数据簇的数据具有一样的的先验概率并呈现球形分布,但这种分布在实际生活中并不常见。面对非凸的数据分布形状时我们可以引入核函数来优化,这时算法又称为核 K-means 算法,是核聚类方法的一种。核聚类方法的主要思想是通过一个非线性映射,将输入空间中的数据点映射到高位的特征空间中...
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...
四、K-means聚类算法的优缺点及改进方法 优点 简单易懂:K-means聚类算法的原理简单,易于理解和实现。 计算速度快:该算法的计算效率较高,适用于大数据集的聚类分析。 可扩展性好:随着数据规模的扩大,K-means聚类算法仍然能够保持较好的性能。 局限性 需要预先设定聚类数目K:K值的选择对聚类结果有很大影响,但往往很...
K-means聚类算法基本思想,首先算法随机选取k个点作为初始聚类中心,然后计算各个数据对象到各聚类中心的距离,把数据对象归到离它最近的那个聚类中心所在的类;对调整后的新类计算新的聚类中心,如果相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明数据对象调整结束,聚类准则Jc已经收敛。K-means聚类算法的一个特点是在每次迭代中都要...
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...
为了实现客户细分,研究者和业界常常采用聚类分析的方法。KMeans算法作为一种常见的聚类算法,具有计算效率高、易于理解和实现的优点,被广泛应用于客户细分领域。 因此,本实验旨在使用KMeans算法对超市客户进行聚类分群,从而识别出不同的客户群体,并分析这些群体的特征和行为习惯。通过这种客户细分的方式,超市经营者可以更好...
K-means是一种广泛使用的聚类算法,其基本原理如下: 目标:将n个数据点分配到k个簇中,使得每个数据点属于与其最近的均值(即聚类中心)。 步骤: 初始化:随机选择k个数据点作为初始聚类中心。 分配:将每个数据点分配到最近的聚类中心。 更新:重新计算每个簇的聚类中心(即该簇中所有数据点的均值)。 迭代:重复分配和...
6.2 基于K-Means聚类算法 K平均算法是一种无监督的机器学校算法。K-平均聚类与K-邻近之间没有任何关系。K-Means的核心思想是人以类聚;而KNN的核心思想是少数服从多数。 6.2.1 应用实例:新闻聚类 对新闻聚类,目的是尽可能使相同类别的新闻聚合在一个聚类中,一边网民浏览。
1、使用Weka平台,并在该平台使用数据导入、可视化等基本操作; 2、对K-means算法的不同初始k值进行比较,对比结果得出结论。 1、打开Weka3.8并导入数据 打开weka软件。 2、导入数据 在初始界面中点击“Explorer”,并打开Weka自带的数据集“diabetes.arff”(路
摘要:基于K-means算法思想改进蚁群聚类算法聚类规则,提出一种新的K-means蚁群聚类算法,并通过实验验证其聚类效果;引入具有全局最优性的支持向量机SVM,取各类中心附近适当数据训练支持向量机,然后利用已获模型对整个数据集进行重新分类,进一步优化聚类结果,使聚类结果达到全局最优。UCI数据集实验结果表明,新的算法可以明显...