kmeans算法简单例题
时间: 2023-10-06 22:07:17 浏览: 55
好的,下面给你一个简单的 K-Means 算法的例题。
假设有以下四个二维数据点,需要将其分成两类。
| x | y |
|----|----|
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 2 | 2 |
| 10 | 10 |
首先,我们需要随机选择两个点作为初始的聚类中心,假设我们选择 (1,1) 和 (1,2)。
接下来,我们需要计算每个数据点到这两个聚类中心的距离,将每个点分配给距离最近的聚类中心所在的类别。
| x | y | 类别 |
|----|----|------|
| 1 | 1 | 1 |
| 1 | 2 | 2 |
| 2 | 2 | 2 |
| 10 | 10 | 1 |
然后,我们需要重新计算每个类别的聚类中心,即计算每个类别中所有数据点的平均值。
对于类别 1,其聚类中心为 (5.5,5.5);对于类别 2,其聚类中心为 (1.33,2).
最后,我们将这两个聚类中心作为新的聚类中心,并重复以上步骤,直到每个数据点的类别不再改变为止。
最终得到的聚类结果如下:
| x | y | 类别 |
|----|----|------|
| 1 | 1 | 1 |
| 10 | 10 | 2 |
| 1 | 2 | 1 |
| 2 | 2 | 1 |
这就是 K-Means 算法的简单实现过程。
相关问题
kmeans聚类算法例题
K-means是一种常用的聚类算法,用于将一组数据点划分成不同的类别。下面以一个例题来说明K-means算法的过程。
假设我们有一个数据集,其中包含了一些数据点的坐标。我们想要将这些数据点划分为K个聚类,其中K为预先给定的数值。
首先,我们需要随机选择K个作为初始的聚类中心点。然后,对于每一个数据点,计算其与各个聚类中心点的距离,并将其划分到距离最近的聚类中心点所对应的类别。
接下来,我们需要计算新的聚类中心点的坐标。对于每一个聚类,将其所有数据点的坐标求平均值,得到新的聚类中心点。再次进行距离计算和划分。
重复上述步骤,直到每个聚类中心点不再发生变化,或者达到预先设定的迭代次数。最终,K-means算法将得到K个聚类,并将每个数据点划分到相应的聚类中。
需要注意的是,K-means算法对初始的聚类中心点选择较为敏感。不同的初始选择可能导致不同的聚类结果。因此,有时候需要多次运行算法,选择最优的聚类结果。
总之,K-means算法通过迭代计算数据点与聚类中心点的距离,然后划分数据点至最近的聚类,最终得到K个聚类。这是一种简单有效的聚类算法,广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。
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。
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