k-means聚类是凝聚式聚类吗
时间: 2023-12-17 17:03:22 浏览: 36
k-means聚类不是凝聚式聚类,而是一种划分式聚类算法。在k-means聚类中,首先需要指定簇的个数k,然后随机初始化k个簇的中心,不断迭代将每个样本点划分到最近的簇中,并重新计算每个簇的中心,直到簇的中心不再发生变化或达到最大迭代次数为止。与凝聚式聚类不同,k-means聚类不需要计算簇之间的距离,而是将所有样本点划分到最近的簇中。
相关问题
用案例说明k-means聚类和层次聚类的区别
K-means聚类和层次聚类是两种常见的聚类方法,它们的主要区别在于聚类的方式和结果。
K-means聚类是一种基于中心点的聚类方法,它将数据集分为K个簇,每个簇的中心点是所有数据点的平均值。初始时,K个中心点随机选择,然后将数据点分配到最近的中心点所在的簇。接着,重新计算每个簇的中心点,直到达到收敛条件为止。K-means聚类的结果是K个簇的中心点和每个数据点所属的簇。
例如,假设有一个商场销售数据的数据集,包含顾客的年龄、性别、购买金额等属性,我们想将顾客分为不同的簇,比如年龄段相似、购买金额相似的簇。可以使用K-means聚类方法,将数据集分为K个簇,每个簇的中心点是该簇所有数据点的平均值,得到不同的顾客簇。
层次聚类是一种基于距离的聚类方法,它将数据点逐步合并成一个大的类别,直到所有数据点都在同一个类别中或达到预定的聚类数目。在层次聚类中,可以采用凝聚聚类或分裂聚类。凝聚聚类是从下往上构建聚类层次,开始时每个数据点都是一个簇,然后将距离最近的两个簇合并成一个新的簇,不断重复,直到所有数据点都在同一个簇中。分裂聚类是从上往下构建聚类层次,开始时所有数据点都在同一个簇中,然后将该簇分成两个子簇,不断重复,直到达到预定的聚类数目。
例如,假设有一个医疗数据的数据集,包含患者的年龄、病症、治疗方法等属性,我们想将患者分为不同的簇,比如病症相似的簇。可以使用层次聚类方法,将数据集逐步合并成一个大的类别,得到不同的患者簇。
综上所述,K-means聚类和层次聚类都是常见的聚类方法,其区别在于聚类的方式和结果。K-means聚类是基于中心点的聚类方法,将数据集分为K个簇,结果是K个簇的中心点和每个数据点所属的簇;层次聚类是基于距离的聚类方法,将数据点逐步合并成一个大的类别,结果是聚类层次和每个数据点所属的簇。
系统聚类和K-Means++
系统聚类和K-Means++都是聚类算法的一种,但它们的实现方式有所不同。
系统聚类(Hierarchical Clustering)是一种自下而上的聚类方法,首先将每个数据点看作一个簇,然后根据相似度(如欧式距离)来计算两个簇之间的距离,并将距离最近的两个簇合并成一个新的簇。这个过程一直重复,直到所有数据点都被合并成为一个簇。系统聚类可以分为两种方法:凝聚聚类和分裂聚类。
而K-Means++则是一种基于质心的聚类方法,它首先从数据集中随机选择一个点作为第一个簇的质心,然后计算每个数据点到质心的距离,并选择距离当前所有簇质心最远的点作为下一个簇的质心。这个过程一直重复,直到所有簇的质心都被确定。K-Means++相对于传统的K-Means算法能够更好地避免收敛到局部最优解的情况。
总的来说,系统聚类和K-Means++都是常用的聚类算法,它们各自适用于不同的场景。系统聚类适用于样本数量较少、数据分布不规则的情况,而K-Means++适用于样本数量较大、数据分布较为均匀的情况。