k-means算法步骤
时间: 2023-06-26 07:08:46 浏览: 50
k-means算法是一种聚类算法,其步骤如下:
1.初始化: 随机选择k个点作为初始质心。
2.分配: 对于每个数据点,计算其到每个质心的距离,将其分配到距离最近的质心所在的簇中。
3.重新计算质心: 对于每个簇,重新计算其所有数据点的平均值,将其作为该簇的新质心。
4.重复步骤2和3,直到质心不再改变或达到最大迭代次数。
5.输出: 输出各个簇的质心以及每个数据点所属的簇。
需要注意的是,k-means算法的结果可能会受到初始质心的影响,因此可以多次运行算法并选择最优结果。
相关问题
k-means算法实现步骤
k-means算法实现步骤包括:
1. 初始化:随机选择K个初始中心点;
2. 分组:将剩余所有点分配到最近的中心点所在的组;
3. 更新聚类中心:计算每个组的新聚类中心;
4. 检测算法是否收敛,如果未达到停止条件则返回第2步继续执行。
通过不断迭代进行聚类,直到满足停止条件(如最大迭代次数、中心点不再发生变化等),得到最终的聚类结果。
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