Kmeans 算法原理
Kmeans 算法是一种聚类算法,其原理如下:
- 首先随机选择 k 个点作为初始的聚类中心;
- 对于每个样本,计算其与 k 个聚类中心的距离,将其归为距离最近的聚类中心所在的簇;
- 对于每个簇,重新计算其聚类中心;
- 重复步骤 2 和 3 直到聚类中心不再发生变化或达到预设的迭代次数。
kmeans算法原理
K-means是一种常用的无监督机器学习算法,用于数据聚类分析,其主要目标是将一组对象(通常称为样本或点)分成K个不同的簇(cluster),使得同一簇内的数据点彼此相似,而不同簇的数据点之间差异较大。
算法原理如下:
初始化:随机选择K个中心点(也称质心或簇中心),作为初始聚类中心。
分配数据点:每个数据点根据其特征向量到最近的聚类中心的距离(通常使用欧氏距离计算)进行分配,将其归入最近的簇。
更新中心:重新计算每个簇中所有数据点的均值,将新的均值设为该簇的新中心。
迭代过程:重复步骤2和3,直到满足停止条件。常见的停止条件包括达到预设的最大迭代次数、簇中心不再移动,或者每个簇内数据点都不再改变所属簇。
输出结果:最后得到的K个簇中心就是每个簇的代表,簇内的数据点即为该类别的实例。
kmeans算法原理介绍
KMeans算法是一种基于距离度量的聚类算法,其基本思想是将数据分成K个簇,每个簇的中心点称为质心。算法将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的质心,不断迭代直到簇的质心不再发生变化或者达到预先设定的最大迭代次数。
KMeans算法的步骤如下:
随机选择K个数据点作为初始质心。
计算每个数据点到K个质心的距离,将其分配到距离最近的簇中。
对于每个簇,计算其所有数据点的平均值,将其作为新的质心。
重复执行步骤2和步骤3,直到簇的质心不再发生变化或者达到预先设定的最大迭代次数。
KMeans算法的优点是简单易实现,计算效率高,适用于大规模数据集。缺点是需要预先确定簇的个数K,对初始质心的选择敏感,容易陷入局部最优解。
另外,KMeans算法对数据的分布假设是各向同性的,即数据分布在每个簇中是球形的,如果数据分布不符合这个假设,KMeans算法的效果可能不好。