K-means聚类算法实践与数据挖掘原理

K-means 聚类算法举例 K-means 聚类算法是数据挖掘中的一种常用算法，它的主要思想是将数据集划分为多个簇，使得同一簇中的对象之间的相似度最大化，不同簇之间的相似度最小化。在本节中，我们将通过一个简单的例子来阐明 K-means 聚类算法的过程。 首先，让我们定义两个属性 X 和 Y，分别表示数据集中的两个特征。我们的数据集如下所示： 实例 X Y 1 1.0 1.5 2 1.0 4.5 3 2.0 1.5 4 2.0 3.5 5 3.0 2.5 6 5.0 6.0 我们的目标是将这六个实例划分为多个簇，使得同一簇中的对象之间的相似度最大化。 K-means 聚类算法的主要步骤如下： 1. 初始化簇中心：随机选择 k 个点作为簇中心。 2. 计算距离：计算每个实例到簇中心的距离。 3. 分配实例：将每个实例分配给距离最近的簇中心。 4. 更新簇中心：更新簇中心为每个簇中所有实例的均值。 5. 重复步骤 2-4，直到簇中心不再改变。 在本例中，我们可以选择 k=2，初始化两个簇中心为（1.0, 1.5）和（3.0, 2.5）。然后，我们计算每个实例到簇中心的距离，并将每个实例分配给距离最近的簇中心。最后，我们更新簇中心为每个簇中所有实例的均值。 通过重复上述步骤，我们可以获得最终的簇结果。 聚类分析是数据挖掘中的一种常用技术，它可以将数据集划分为多个簇，使得同一簇中的对象之间的相似度最大化，不同簇之间的相似度最小化。聚类分析有很多实际应用，如市场营销、金融分析、图象处理、生物学等。 聚类分析的特征包括： * 聚类分析是一种无监督的机器学习方法。 * 聚类分析的目的是寻找数据中潜在的自然分组结构和感兴趣的关系。 * 聚类分析可以发现任意形状的簇。 * 聚类分析需要具有高度可伸缩性的算法。 聚类分析的应用包括： * 商务上：聚类分析可以基于消费者行为发现不同的客户群，并且刻画不同客户群的特征。 * 房地产行业：可以根据住宅的类型、价值和地理位置来鉴定一个城市的房产分组。 * 在因特网上：聚类分析可以根据文档内容的相关程度对文档进行分组和归并。 K-means 聚类算法是一种常用的聚类算法，它可以将数据集划分为多个簇，使得同一簇中的对象之间的相似度最大化，不同簇之间的相似度最小化。