k-means聚类理解
时间: 2023-09-12 09:04:45 浏览: 126
K-means聚类是一种常用的聚类算法,其目标是将数据点划分为K个类簇,并找到每个簇的中心,使得每个数据点与所属簇的中心之间的距离最小化。该算法的优点是简单易懂、计算速度较快,适用于连续型数据。
在K-means聚类算法中,K值的确定非常重要,不同的K值可能会导致不同的聚类效果。常用的确定K值的方法有先验法和手肘法等。先验法是基于领域知识或经验来选择合适的K值;手肘法则是通过绘制不同K值对应的聚类结果的度量值(如簇内平方和)与K值的关系曲线,选择使得曲线出现拐点的K值作为最佳的聚类个数。
K-means聚类算法的一个缺陷是对初始中心点的选择比较敏感,不同的初始中心点可能会导致不同的聚类结果。为了解决这个问题,一种改进的算法是ISODATA算法,它在K-means算法的基础上增加了对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作,从而自动确定最终的聚类结果,不需人为指定K值。
总结来说,K-means聚类是一种简单且高效的聚类算法,适用于连续型数据。K值的选择可以通过先验法和手肘法等方法确定。然而,K-means聚类算法对初始中心点的选择比较敏感,这个问题可以通过使用ISODATA算法来解决。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【机器学习】全面解析Kmeans聚类算法(Python)](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/122183696)[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%"]
- *3* [聚类算法:K-means聚类图像分割](https://download.csdn.net/download/weixin_38639642/13752303)[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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