邳州做网站的公司,深圳工程招标信息网,杭州网站推广方式,wordpress图片之间空一行K-均值聚类#xff08;K-means clustering#xff09;是一种常用的无监督学习算法#xff0c;用于将数据集划分成 K 个不同的组或簇。该算法主要通过计算数据点之间的欧几里得距离来确定数据点之间的相似性#xff0c;并根据相似性将数据点分配到不同的簇中#xff0c;使得…K-均值聚类K-means clustering是一种常用的无监督学习算法用于将数据集划分成 K 个不同的组或簇。该算法主要通过计算数据点之间的欧几里得距离来确定数据点之间的相似性并根据相似性将数据点分配到不同的簇中使得簇内的数据点相似度尽可能高而簇间的数据点相似度尽可能低。
K-均值聚类算法的步骤如下 1. 随机选择 K 个中心点作为初始的聚类中心。 2. 对于每个数据点计算其与每个聚类中心的距离并将其分配到最近的聚类中心所代表的簇中。 3. 更新每个簇的聚类中心计算该簇中所有数据点的均值并将其作为新的聚类中心。 4. 重复步骤2和3直到达到停止条件如聚类中心不再改变或达到指定的迭代次数。
K-均值聚类算法的优点 1. 简单易实现K-均值算法的实现相对简单易于理解和编程。 2. 可扩展性适用于大规模数据集并且可以通过调整 K 的值来控制聚类的数量。 3. 对于球状簇效果好对于数据分布为球状的数据集K-均值算法可以得到较好的聚类效果。
K-均值聚类算法的缺点 1. 对于非球状簇效果差当数据集中存在非球状的簇时K-均值算法的聚类效果会变差因为它假设每个簇都是以聚类中心为中心的球形。 2. 对初始聚类中心敏感性K-均值算法对初始聚类中心的选择非常敏感不同的初始选择可能导致不同的聚类结果。 3. 需要提前确定 K 的值K-均值算法需要提前确定聚类的数量 K但在实际应用中我们通常无法事先准确地知道应该选择多少个聚类。
总结一下K-均值聚类算法是一种简单而可扩展的聚类算法适用于球形簇的数据集但对非球状簇的数据集效果差。它还对初始聚类中心的选择敏感并且需要事先确定聚类的数量 K。
