K-Means聚类算法详解:原理、优缺点及应用
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更新于2024-06-26
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本文档主要总结了k-means聚类算法(K-Means Clustering Algorithm)的相关知识。k-means是一种迭代的、基于密度的无监督学习方法,其目标是将数据集划分为K个簇,使得同一簇内的数据点彼此相似,而不同簇的数据点之间差异较大。算法的基本步骤如下:
1. **定义与原理**:
- k-means通过随机选择K个初始聚类中心,然后逐次将每个数据点分配到与其距离最近的中心,更新中心点为新加入的数据点的均值,直到达到终止条件(如停止改变簇分配或中心点不再移动)。
2. **算法流程**:
- 初始化阶段:随机选取K个样本作为聚类中心。
- 分配阶段:计算每个数据点与中心的距离,将其归入最近的簇。
- 更新阶段:根据簇内数据点重新计算中心点。
- 重复上述过程,直到达到收敛。
3. **特点与优缺点**:
- 优点:易于理解和实现,对于小规模数据集有很好的效果。
- 缺点:容易陷入局部最优,对初始聚类中心的选择敏感,对大规模数据集的处理效率低,且对异常值不敏感。
4. **实现细节**:
- 簇中心的初始化通常是随机的,随着算法迭代,如果发现某点归属改变,就需要重新计算中心点。
- 通常采用迭代法,直到所有数据点的归属不再改变或满足预设的迭代次数。
5. **总结与讨论**:
- 虽然k-means算法简便,但它依赖于随机性和初始条件,可能导致不同的运行结果。此外,对于非凸形状的簇,k-means可能无法捕捉到复杂的结构。因此,选择合适的K值和改进算法(如DBSCAN、谱聚类等)以适应不同场景是必要的。
k-means聚类算法是数据挖掘和机器学习领域常用的基本工具,对于数据的初步分群和理解数据分布有重要作用,但在实际应用中需结合其他方法以提高性能和稳定性。
2024-02-05 上传
2023-12-16 上传
2023-08-07 上传
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2023-08-16 上传
2023-12-18 上传
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