聚类算法简介与K均值聚类原理深入剖析
发布时间: 2023-12-18 22:47:11 阅读量: 8 订阅数: 12
# 第一章:聚类算法简介
1.1 什么是聚类算法?
1.2 聚类算法的应用领域
1.3 聚类算法的主要分类
### 第二章:K均值聚类原理
2.1 K均值聚类算法概述
2.2 K均值聚类算法的核心思想
2.3 K均值聚类算法的算法流程
### 第三章:K均值聚类算法实现
K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,其原理简单且易于实现。下面我们将详细介绍K均值聚类算法的实现过程,包括初始化聚类中心、计算样本点与聚类中心的距离、更新聚类中心以及重复迭代直至收敛。
#### 3.1 初始化聚类中心
K均值聚类算法开始前需要确定聚类的数目K,然后随机地选择K个样本点作为初始的聚类中心。这些初始的聚类中心可以是从数据集中随机选择的样本,也可以通过一些聚类中心初始化算法得到,例如K均值++算法。
#### 3.2 计算样本点与聚类中心的距离
对于每一个样本点,计算其与各个聚类中心的距离,通常可以选择欧氏距离或者余弦相似度作为距离度量。将每个样本点划分到距离最近的聚类中心所对应的簇中。
#### 3.3 更新聚类中心
对于每个簇,计算该簇中所有样本点的均值,将其作为新的聚类中心。
#### 3.4 重复迭代直至收敛
重复进行距离计算和聚类中心更新,直至聚类中心不再发生变化,或者达到预先设定的迭代次数上限为止。此时算法收敛,得到最终的聚类结果。
### 第四章:K均值聚类算法优缺点分析
K均值聚类算法作为一种经典的聚类算法,在实际应用中具有诸多优点和缺点,本章将对其
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