kmeans聚类算法调参
时间: 2023-08-20 13:07:05 浏览: 51
调参是指为了得到更好的聚类结果,调整算法中的参数。对于K-means聚类算法的调参,有几个重要的参数需要我们关注。
1. 聚类中心的个数k:我们需要确定要将样本划分成多少个簇,即确定聚类中心的个数。选择一个合适的k值对于聚类结果的好坏非常重要,通常需要通过实验和经验来确定。
2. 初始化聚类中心的方法:K-means聚类算法需要随机初始化k个数据点作为聚类中心。不同的初始化方法会导致不同的最终聚类结果。通过多次随机初始化,选择代价函数最小的作为最终的聚类中心。
3. 距离度量方法:k均值算法中采用的是最小化同一个簇里面样本到簇中心的距离。常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。根据不同的问题选择合适的距离度量方法。
4. 停止条件:K-means聚类算法的停止条件是聚类中心不再变化或者变化很小。可以设置一个阈值来判断聚类中心是否变化足够小。
5. 迭代次数:确定算法迭代的次数。可以设置一个最大迭代次数,避免算法无限循环。
调参的目标是找到一组参数,使得聚类结果更加准确和稳定。根据实际问题和数据集的特点,可以通过实验和经验来选择最佳的参数组合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [K-means聚类算法-----------机器学习](https://blog.csdn.net/kidchildcsdn/article/details/104873391)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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