kmeans聚类算法

Kmeans聚类算法是一种常用的基于划分的聚类算法，它通过计算数据对象之间的欧氏距离来衡量它们的相似度。相似度越大，距离越小。\[2\] Kmeans算法的基本思想是将给定的样本集分成K个簇，每个簇都有一个中心点，该中心点是簇中所有样本点的平均值。算法的步骤如下：
1. 随机选择K个初始中心点。
2. 将每个样本点分配给离它最近的中心点所在的簇。
3. 更新每个簇的中心点，即计算簇中所有样本点的平均值。
4. 重复步骤2和3，直到簇的分配不再改变或达到预定的迭代次数。

然而，当数据量较大时，Kmeans算法的计算时间会比较长。为了解决这个问题，MiniBatchKmeans算法被提出。MiniBatchKmeans是对Kmeans的一种优化算法，它在尽量保持聚类准确性的情况下，大幅度降低计算时间。\[1\] MiniBatchKmeans的步骤如下：
1. 从数据集中随机抽取一部分数据作为初始样本集。
2. 对初始样本集使用Kmeans算法进行聚类。
3. 继续抽取一部分数据，将其添加到模型中，并将它们分配给最近的聚类中心。
4. 更新聚类中心。
5. 重复步骤3和4，直到算法收敛为止。

MiniBatchKmeans与Kmeans在聚类准确性方面相差不大，但对于数据量较大的情况，可以考虑使用MiniBatchKmeans来加快计算速度。\[1\] 此外，对于包含类别特征的数据，需要进行编码处理，例如使用onehot编码方法。如果数据包含混合类型的特征，还可以考虑使用其他算法如K-Modes和K-Prototypes来进行聚类。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Kmeans均值聚类算法](https://blog.csdn.net/qq_45645521/article/details/123040810)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [K-Means聚类算法](https://blog.csdn.net/u013288190/article/details/125274964)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [全面解析Kmeans聚类算法（Python）](https://blog.csdn.net/weixin_38037405/article/details/124315032)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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