https://www.zhihu.com/people/deelida/zvideos 1 Kmeans聚类算法基本原理 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大。 以彩色图像为例:基于彩色图像的RGB三通道为xyz轴建立空间直角坐标系,那么一副图像上...
K-means聚类算法的基本思想是以空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。算法的关键步骤包括: 初始化:随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。 分配数据点到最近的聚类中心:对于数据集中的每个数据点,计算其到每个聚类中心的距离,并将其分...
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,聚类目标是使得各类的聚类平方和最小,即最小化。 结合...
K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法中的经典K-均值聚类算法,总结出其优点和不足。重点分析了K-均值聚类算法对初始值的依赖性,并用实验验证了随机选取初始值对聚类结果的影响性。根据传统的K-mea...
② 参数k kk说明 :表示聚类分组的个数 , 该值需要在聚类算法开始执行前 , 需要指定好 , 2 . 典型的基于划分的聚类方法 :K-Means 方法 ( K 均值方法 ) , 聚类由分组样本中的平均均值点表示 ;K-medoids 方法 ( K 中心点方法 ) , 聚类由分组样本中的某个样本表示 ; ...
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。
1.2K-Means算法 在众多基于划分方法的聚类算法中,K-Means算法是最著名和最常用的算法之一。K-Means算法以k为输入参数,将给定的n个对象,划分为k个簇,使得簇内的对象相似度高,而不同簇内的对象的相似度低。 K-Means 算法的主要流程如下: (1)在给定的n个对象中,随机选取k个对象,作为每一个簇的初始均值(中心...
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...
k-Means算法是一种常用的聚类算法,用于将一组数据点划分为k个不同的簇(clusters)。每个簇都由其内部的数据点相似性特征而定义,而不同簇之间的数据点则具有较大的差异性。 k-Means步骤 初始化:在开始时,我们需要选择聚类的数量k,并且随机选择k个数据点作为初始聚类中心。
3.7 在线实验-基于Weka的K-means聚类的算法示例 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”(路径为:/usr...