K-means算法是什么算法
时间: 2023-11-10 15:17:42 浏览: 37
K-means是一种聚类算法,用于将具有相似特征的数据分为若干个簇(cluster)。该算法需要指定簇的个数K,然后随机选择K个数据点作为簇的初始中心点,然后将其他数据点归属到距离它最近的中心点所在的簇中。接着重新计算每个簇的中心点,再将数据点重新分配到距离其最近的中心点所在的簇中,如此迭代,直到簇中心点不再发生变化或达到预定的迭代次数为止。K-means算法的目标是最小化所有数据点与其所属簇的中心点的距离之和,也就是最小化簇内平方和。
相关问题
k-means算法是什么
k-means算法是一种无监督的聚类算法,用于将数据集中的样本分成k个不同的类别。它通过计算每个样本点与k个中心点之间的距离,将每个样本点分配到距离最近的一个中心点所代表的类别中去,然后以此为基础重新计算k个类别的中心点,不断重复上述过程直到收敛。k-means算法的目标是使得每个类别内部的数据点之间的距离尽可能小,而不同类别之间的距离尽可能大。
Bisecting K-Means算法是基于什么的
Bisecting K-Means算法是一种聚类算法,它是基于传统的K-Means算法的改进。K-Means算法通过迭代的方式将数据集划分成K个簇。但是,K-Means算法对于初始簇心的选择非常敏感,可能会导致结果不稳定,并且可能会收敛到局部最优解。Bisecting K-Means算法通过对数据集进行逐步二分,来解决K-Means算法的这些问题。
具体来说,Bisecting K-Means算法首先将整个数据集看成一个簇,然后将该簇二分为两个子簇。对于这两个子簇中的每一个,再进行二分,直到得到指定数量的簇为止。在每一次二分中,算法选择一个簇进行二分,选择的簇是当前簇中具有最大误差平方和的簇。误差平方和越大,说明簇内的数据点越分散,应该进一步进行细分。
Bisecting K-Means算法具有以下优点:
1. 可以避免K-Means算法收敛到局部最优解。
2. 对于初始簇心的选择不敏感。
3. 可以处理任意形状的簇,而K-Means算法只能处理凸形状的簇。
但是,Bisecting K-Means算法的缺点是计算复杂度较高,时间和空间开销较大。
相关推荐
![ppt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083527.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)