kmeans聚类算法误差
时间: 2023-09-11 08:09:16 浏览: 62
K-means聚类算法的误差是通过计算每个数据点到其所属簇质心的距离之和来衡量的。具体来说,对于每个数据点,它被分配到最近的簇质心,而该数据点到该质心的距离就是其与所属簇的误差。而整个K-means算法的误差是所有数据点误差的总和。
引用中提到的K-means算法会迭代地计算每个数据点到其所属簇质心的距离,并更新簇质心,直到簇质心不再改变为止。每次迭代的误差会逐渐减少,直到达到一个较小的值。因此,K-means算法的误差是在迭代过程中逐渐减小的。
而引用中提到的二分K-means算法通过对所有数据点进行初始划分,然后迭代地选择误差最大的簇进行划分,以得到更好的聚类效果。由于每次迭代都是选择误差最大的簇进行划分,因此二分K-means算法的误差也会逐渐减小。
综上所述,K-means聚类算法的误差是在迭代过程中逐渐减小的,而二分K-means算法可以加速K-means算法的执行速度,并且在每一步都保证误差最小。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [机器学习实战:K-Means(K-均值)聚类算法](https://blog.csdn.net/qq_45556599/article/details/103747708)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [聚类算法](https://blog.csdn.net/weixin_30298497/article/details/101706872)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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