K-means 基本原理:
时间: 2024-03-24 18:33:15 浏览: 16
K-means是一种常用的聚类算法,其基本原理如下:
1. 首先,选择K个初始聚类中心,可以是随机选择或者使用K-means++算法选择更优的初始聚类中心。
2. 将数据集中的每个样本点分配到距离最近的聚类中心,形成K个簇。
3. 对于每个簇,计算其中所有样本点的均值,将均值作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再发生变化或者达到预定的迭代次数。
最终,K-means算法会得到K个聚类中心,每个样本点会被分配到其中一个簇中。
相关问题
k-means聚类原理
K-means聚类算法的原理是将数据集划分为k个簇,使得每个数据点都属于最近的簇,并且簇的中心是所有数据点的平均值。该算法的基本步骤如下:
1. 首先,随机选择k个初始簇中心点。这些初始簇中心点可以是从数据集中随机选择的数据点。
2. 接下来,对于数据集中的每个数据点,计算其与各簇中心点之间的距离,并将其归类到距离最近的簇中心点所对应的簇中。
3. 然后,根据每个簇中的数据点重新计算簇中心点。即计算每个簇中所有数据点的平均值,并将该平均值作为新的簇中心点。
4. 重复步骤2和步骤3,直到满足收敛条件。通常情况下,可以设置一个最大的迭代次数或定义一个阈值来判断算法是否收敛。
5. 最终,得到的结果是每个数据点所属的簇标签,以及每个簇的中心点。
需要注意的是,K-means聚类算法需要手动指定簇的个数k,并且该值的选择会影响到最终聚类效果。对于非凸的簇结构,K-means算法的表现可能不佳,容易陷入局部最优解。此外,初始的簇中心点的随机选择可能导致不同的聚类结果。因此,在应用K-means算法时,需要根据具体情况选择适当的簇数和初始化方法。
K-means算法的基本原理
K-means算法是一种基于样本聚类的机器学习算法,其基本原理如下:
1. 首先随机选取k个初始聚类中心,k是预设的聚类数目。
2. 对于每个样本,计算其与k个聚类中心的距离,将其分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。
3. 对于每个簇,重新计算其所有样本的平均值,将其作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和3,直到聚类中心不再变化或者达到预设的最大迭代次数。
5. 最终得到k个聚类,每个聚类包含一组相似的样本。
K-means算法的优点是简单、易于实现,适用于大规模数据集,但其缺点是容易受到初始聚类中心的影响,且对异常值比较敏感。