k-means算法描述
时间: 2023-06-02 18:03:22 浏览: 53
K-means算法是一种基本的聚类算法,在数据挖掘、机器学习等领域被广泛使用。其基本思想是将n个数据对象划分到k个簇中,使得簇内的对象之间相似度较高,而不同簇之间的对象相似度较低。具体操作包括随机选择k个初始中心点,计算每个数据对象到各个中心点的距离并将其归为距离最近的簇;然后重新计算每个簇的中心点;重复以上步骤直到达到一定的停止准则。最终得到的每个簇即为一个聚类。
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K-means算法描述
K-means是一种无监督学习算法,用于将数据点分配到K个不同的簇中。它的基本思想是将数据点分为K个集群,使得每个点都属于与其最近的集群。具体来说,K-means算法的步骤如下:
1. 随机初始化K个中心点,每个中心点代表一个簇。
2. 将每个数据点分配到与其最近的中心点所代表的簇中。
3. 对于每个簇,重新计算其中心点。
4. 重复步骤2和步骤3,直到簇的分配不再发生变化,或者达到预设的最大迭代次数。
K-means算法的优点是简单易实现,收敛速度快,对于大规模数据集也有较好的表现。但是,K-means算法的结果会受到初始中心点的影响,容易陷入局部最优解,对于非凸集合的数据分布效果不佳。
查资料分析 二分K-means算法、mini-batch K-means算法和K-means++算法是改进了原生K-means算法的哪些方面,并描述他们的算法流程。
二分K-means算法、mini-batch K-means算法和K-means++算法都是对原生K-means算法的改进,主要改进了以下几个方面:
1. 二分K-means算法:该算法通过不断地对簇进行二分,将原本需要聚类的数据集分成多个子集,从而提高了聚类的效率和准确性。算法流程如下:
- 将所有数据看作一个簇
- 当簇数目小于K时
- 对于每一个簇
- 计算总误差
- 在该簇上进行K-means聚类(K=2)
- 计算将该簇一分为二后的总误差
- 选择误差最小的那个簇进行划分操作
2. mini-batch K-means算法:该算法通过随机抽取一部分数据进行聚类,从而减少了计算量,提高了聚类效率。算法流程如下:
- 随机抽取一部分数据作为mini-batch
- 对mini-batch进行K-means聚类
- 将聚类结果与原有簇进行合并
- 重复以上步骤直到收敛
3. K-means++算法:该算法通过改进初始质心的选择方式,避免了陷入局部最优解的问题,提高了聚类效果。算法流程如下:
- 随机选择一个数据点作为第一个质心
- 对于每一个数据点,计算它与已有质心的最短距离
- 选择距离最远的数据点作为下一个质心
- 重复以上步骤直到选出K个质心