kmeans算法理论讲解
时间: 2023-11-21 07:05:50 浏览: 39
K均值聚类(K-means clustering)是一种常见的聚类算法。其主要思想是将n个数据点分成k个簇(cluster),使得同一簇内的点距离尽可能地近,不同簇的点距离尽可能地远。
具体实现步骤如下:
1. 从数据集中随机选择k个点作为初始的质心(centroid)。
2. 对于每一个数据点,计算其与k个质心之间的距离,并将其归为距离最近的那个质心所在的簇。
3. 对于每一个簇,重新计算其质心。
4. 重复步骤2和3,直到某个终止条件满足。
其中,常用的终止条件有:质心不再发生变化,迭代次数达到设定值等。
K均值聚类的优点是简单易懂、计算量较小、收敛速度快等。但也存在一些缺点,例如对于异常值或者噪声点比较敏感,需要提前设定簇的数量等。
相关问题
kmeans聚类算法代码讲解
基于划分的聚类方法中,K-means算法是一种典型的方法。K-means算法的目标是将一堆散点进行聚类,使得每个类内的点足够近,而不同类间的点足够远。K-means算法的过程可以分为以下几个步骤:
1. 确定聚类数目:首先需要确定需要将数据分为多少个聚类。这是一个预设的参数,根据具体问题和数据分布进行选择。
2. 初始化中心点:随机选择K个数据点作为初始的聚类中心点。
3. 分配数据点:对于每个数据点,计算其与各个聚类中心点之间的距离,并将其分配到离它最近的聚类中心点所对应的簇中。
4. 更新聚类中心点:重新计算每个簇内所有数据点的平均值,将其作为新的聚类中心点。
5. 重复步骤3和步骤4,直到满足终止条件:没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类、没有(或最小数目)聚类中心再发生变化、误差平方和局部最小。
6. 输出聚类结果:最终得到每个数据点所属的聚类簇。
需要注意的是,K-means算法是一种基于贪心策略的近似解法,它不能保证找到全局最优解。因此,在实际应用中,可以多次运行K-means算法,并选择效果最好的聚类结果。
代码实现方面,可以使用各种编程语言来实现K-means算法,例如Python、R等。具体的代码实现可以参考相关的书籍、论文或开源库中提供的示例代码。
参考文献:
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knn算法和kmeans算法
KNN算法和KMeans算法是两种常见的机器学习算法,它们的应用场景和实现方式有所不同。
KNN算法是一种基于实例的学习方法,它通过计算样本之间的距离来确定新样本所属的类别。具体来说,对于一个新样本,KNN算法会在训练集中找到与其最近的K个样本,然后根据这K个样本的类别来预测新样本的类别。KNN算法的优点是简单易懂,适用于多分类问题和非线性分类问题,但是需要大量的计算资源和存储空间。
KMeans算法是一种聚类算法,它将数据集划分为K个簇,每个簇包含距离最近的若干个数据点。具体来说,KMeans算法首先随机选择K个中心点,然后将每个数据点分配到距离最近的中心点所在的簇中,接着重新计算每个簇的中心点,并重复以上步骤直到收敛。KMeans算法的优点是速度快、可解释性强,但是需要事先确定簇的数量K,并且对初始中心点的选择比较敏感。