K-Means聚类算法
K-Means聚类算法
K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，在数据挖掘、图像处理、信号处理
等领域有广泛的应用。聚类算法是将相似的对象归为一类，不同的类之间尽可能的不相似。K-Means聚类算法是一种基于距离测量的算法，它将数据点分为K个簇，每个簇的中心点
与相应的数据点之间的距离最小。
1.初始化K个簇的中心点。
2.将每个数据点分配到离它最近的簇中。
3.计算每个簇的新中心点。
4.重复步骤2和3，直到簇的中心点不再发生变化或达到预定的循环次数。
在算法中，K是指聚类的簇数，每个簇的中心点是从数据点中随机选择的。在第二个
步骤中，每个数据点会被分配到离它最近的簇中，这一步是K-Means聚类算法最重要的一步。在第三个步骤中，每个簇的新中心点是通过计算该簇中所有数据点的平均值得到的。
1.简单易懂：K-Means聚类算法实现简单，易于理解。
2.计算速度快：该算法的时间复杂度为O(K*n*I)，其中n是数据点的数量，I是迭代
次数，因此算法速度较快。
3.可用于大规模数据：K-Means聚类算法可以处理大规模的数据集。
1.对初始值敏感：算法中随机选择簇的中心点，这会影响聚类结果。如果初始值不理想，聚类结果可能会很糟糕。
2.需要指定簇数：需要事先指定簇的数量K，这对于有些问题来说可能是一个难点。
3.对数据分布的要求较高：K-Means聚类算法对数据分布的要求较高，如果数据分布
不太符合预期，聚类结果可能会非常差。
在实际应用中，K-Means聚类算法可以用于数据挖掘、模式识别、图像分割等领域。
例如，在图像处理中，可以使用K-Means聚类算法将像素分为不同的颜色组。在信号处理中，可以使用K-Means聚类算法将信号分为不同的频段组。实际应用中，需要根据具体问
题来选择聚类算法。
K-MEANS算法(K均值算法)
k-means 算法 一．算法简介 k -means 算法，也被称为k -平均或k -均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。这一算法不适合处理离散型属性，但是对于连续型具有较好的聚类效果。 二．划分聚类方法对数据集进行聚类时包括如下三个要点： （1）选定某种距离作为数据样本间的相似性度量 k-means 聚类算法不适合处理离散型属性，对连续型属性比较适合。因此在计算数据样本之间的距离时，可以根据实际需要选择欧式距离、曼哈顿距离或者明考斯距离中的一种来作为算法的相似性度量，其中最常用的是欧式距离。下面我给大家具体介绍一下欧式距离。 假设给定的数据集 ，X 中的样本用d 个描述属性A 1,A 2…A d 来表示，并且d 个描述属性都是连续型属性。数据样本x i =(x i1,x i2,…x id ), x j =(x j1,x j2,…x jd )其中，x i1,x i2,…x id 和x j1,x j2,…x jd 分别是样本x i 和x j 对应d 个描述属性A 1,A 2,…A d 的具体取值。样本xi 和xj 之间的相似度通常用它们之间的距离d(x i ,x j )来表示，距离越小，样本x i 和x j 越相似，差异度越小；距离越大，样本x i 和x j 越不相似，差异度越大。 欧式距离公式如下： （2）选择评价聚类性能的准则函数 k-means 聚类算法使用误差平方和准则函数来评价聚类性能。给定数据集X ，其中只包含描述属性，不包含类别属性。假设X 包含k 个聚类子集X 1,X 2,…X K ； {} |1,2,...,m X x m total ==() ,i j d x x =
kmeans 算法
kmeans 算法 K-Means算法，也称为K均值聚类算法，是一种无监督机器学习方法，用于将数据集分成K个簇群。该算法的核心思想是将数据点划分为不同的簇群，使得同一簇群内的点相似度尽可能高，而不同簇群之间的相似度尽可能低。该算法可用于许多领域，如计算机视觉、医学图像处理、自然语言处理等。 1.工作原理 K-Means算法的工作原理如下： 1. 首先，从数据集中随机选择K个点作为初始簇群的中心点。 2. 接下来，计算每个数据点与K个中心点之间的距离，并将它们归入距离最近的簇群中。这个过程称为“分配”。 3. 在所有数据点都被分配到簇群后，重新计算每个簇群的中心点，即将簇群中所有数据点的坐标取平均值得出新的中心点。这个过程称为“更新”。 4. 重复执行2-3步骤，直到簇群不再发生变化或达到最大迭代次数为止。 2.优缺点 1. 简单易懂，实现方便。 2. 可用于处理大量数据集。 1. 随机初始化可能导致算法无法找到全局最优解。 2. 结果受到初始中心点的影响。 3. 对离群值敏感，可能导致簇群数量不足或簇群数量偏多。 4. 对于非球形簇群，K-Means算法的效果可能较差。 3.应用场景 K-Means算法可以广泛应用于许多领域，如： 1. 机器学习和数据挖掘：用于聚类分析和领域分类。 2. 计算机视觉：用于图像分割和物体识别。 3. 自然语言处理：用于文本聚类和词向量空间的子空间聚类。
4. 财务分析：用于分析财务数据，比如信用评分和市场分析。 5. 医学图像处理：用于医学影像分析和分类。 总之，K-Means算法是一种简单有效的聚类算法，可用于处理大量数据集、连续型数据、图像和文本等多种形式数据。但在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的簇群数量和初始中心点，在保证算法正确性和有效性的同时，减少误差和提高效率。
kmeans的聚类算法
kmeans的聚类算法 K-means是一种常见的聚类算法，它可以将数据集划分为K个簇，每个簇包含相似的数据点。在本文中，我们将详细介绍K-means算法的原理、步骤和应用。 一、K-means算法原理 K-means算法基于以下两个假设： 1. 每个簇的中心是该簇内所有点的平均值。 2. 每个点都属于距离其最近的中心所在的簇。 基于这两个假设，K-means算法通过迭代寻找最佳中心来实现聚类。具体来说，该算法包括以下步骤： 二、K-means算法步骤 1. 随机选择k个数据点作为初始质心。 2. 将每个数据点分配到距离其最近的质心所在的簇。 3. 计算每个簇内所有数据点的平均值，并将其作为新质心。 4. 重复步骤2和3直到质心不再变化或达到预定迭代次数。 三、K-means算法应用 1. 数据挖掘：将大量数据分成几组可以帮助我们发现其中隐含的规律
2. 图像分割：将图像分成几个部分，每个部分可以看做是一个簇，从而实现图像的分割。 3. 生物学：通过对生物数据进行聚类可以帮助我们理解生物之间的相似性和差异性。 四、K-means算法优缺点 1. 优点： （1）简单易懂，易于实现。 （2）计算效率高，适用于大规模数据集。 （3）结果可解释性强。 2. 缺点： （1）需要预先设定簇数K。 （2）对初始质心的选择敏感，可能会陷入局部最优解。 （3）无法处理非球形簇和噪声数据。 五、K-means算法改进 1. K-means++：改进了初始质心的选择方法，能够更好地避免陷入局部最优解。 2. Mini-batch K-means：通过随机抽样来加快计算速度，在保证精度的同时降低了计算复杂度。
k-means聚类方法
k-means聚类方法
1. K-means聚类方法的基本原理 K-means聚类方法是一种基于划分的聚类算法，它将数据集划分为K 个簇，每个簇由与其中心距离最近的点组成。K-means聚类方法的基本原理是：给定一组数据，将它们划分为K个簇，使得每个簇的内部距离最小，而簇之间的距离最大。K-means算法通过迭代的方式，不断地调整簇的中心，以最小化每个簇内部的距离，从而实现最优的划分。
2. K-means聚类方法的优缺点 K-means聚类方法具有计算简单、收敛快等优点，它可以将数据集划分为多个簇，每个簇内的数据点彼此具有较高的相似度，而簇与簇之间的数据点具有较低的相似度，从而有效地实现了数据分类。 但K-means聚类方法也有一些缺点，首先，K-means聚类方法的结果受初始值的影响较大，如果初始值不合理，可能导致聚类结果不理想；其次，K-means聚类方法只适用于线性可分的数据，如果数据不具有线性可分的特征，K-means聚类方法可能不能得到理想的结果；最后，K-means聚类方法没有考虑数据点之间的距离，因此可能会出现噪声数据点的情况，从而影响聚类结果。
3. K-means聚类方法的应用 K-means聚类方法可以用于多种应用，如机器学习、数据挖掘、模式识别、图像处理等。其中，最常见的应用是基于K-means聚类方法 的聚类分析，用于将数据分成不同的组，以便更好地理解和分析数据。此外，K-means聚类方法也可以用于多维数据可视化，以及探索数据中隐藏的模式和趋势。K-means聚类方法还可以用于客户分类，以及市场细分，以更好地了解客户行为和需求。此外，K-means聚类方法还可以用于语音识别，文本分类，图像分类等。
kmeans 聚类算法
kmeans 聚类算法 Kmeans聚类算法 Kmeans聚类算法是一种基于距离的无监督机器学习算法，它可以将数据集分为多个类别。Kmeans算法最初由J. MacQueen于1967年提出，而后由S. Lloyd和L. Forgy独立提出。目前，Kmeans算法已经成为了机器学习领域中最常用的聚类算法之一。 Kmeans算法的基本思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇具有相似的特征。簇的数量k是由用户指定的，算法会根据数据集的特征自动将数据集分成k个簇。Kmeans算法通过迭代的方式来更新每个簇的中心点，以此来不断优化簇的划分。 Kmeans算法的步骤 Kmeans算法的步骤可以概括为以下几个步骤： 1. 随机选择k个点作为中心点； 2. 将每个数据点与离它最近的中心点关联，形成k个簇； 3. 对于每个簇，重新计算中心点； 4. 重复2-3步骤，直到簇不再变化或达到最大迭代次数。 Kmeans算法的优缺点 Kmeans算法的优点包括：
1. 算法简单易实现； 2. 能够处理大规模数据集； 3. 可以处理多维数据。 Kmeans算法的缺点包括： 1. 需要用户指定簇的数量； 2. 对于不规则形状的簇，效果不佳； 3. 对于包含噪声的数据集，效果不佳。 Kmeans算法的应用 Kmeans算法在机器学习和数据挖掘中有着广泛的应用。以下是Kmeans算法的一些应用： 1. 图像分割：将图像分为多个不同的区域； 2. 文本聚类：将文本数据划分为多个主题； 3. 市场分析：将消费者分为不同的群体，以便进行更好的市场分析； 4. 生物学研究：将生物数据分为不同的分类。 总结 Kmeans聚类算法是一种基于距离的无监督机器学习算法，它可以将数据集分为多个类别。Kmeans算法的步骤包括随机选择中心点、形成簇、重新计算中心点等。Kmeans算法的优缺点分别是算法简
kmeans聚类算法公式
kmeans聚类算法公式 Kmeans是数据分类和聚类的一种常用算法，具体过程就是将数据分成若干个簇，以便更好的对数据进行分析和处理。 首先，我们来看一下Kmeans算法的公式： 1.数据预处理：将数据集总共分为k类 2.随机选择k个初始质心 3. 分别计算每个点到k个质心的距离，并把每个点划分到距离最近的质心对应的簇中。 4. 计算每个簇的中心点，作为新的质点。 5. 重复步骤3和4，直到簇不发生变化或达到指定的迭代次数。 下面，我们将详细讲述这些公式的含义。 数据预处理： 数据的预处理是Kmeans算法中非常重要的一步。首先，需要确定分类的簇数k，然后通过标准差、平均值等方法对数据进行归一化处理。最后将数据集中的所有数据均匀地分配到k个簇中。 随机选择k个初始质心： 初始质心是指标识分类簇的中心点，是Kmeans算法中的关键点。通常，Kmeans算法是采用随机方式选择k个初
始质心。随机选择的方法能够确保选择出来的点更具有代表性，有效地避免了算法过早停止的问题。 分别计算每个点到k个质心的距离： Kmeans算法通过计算每个点到中心点的距离来确定该点所属簇的方法，使每个点被分配到最接近的质心所对应的簇中。算法采用欧氏距离作为距离度量。 计算每个簇的中心点： 计算每个簇的中心点是Kmeans算法的另一个关键步骤。该算法将所有的数据点平均计算之后作为该簇的中心点，以便于求出新的质点。 重复步骤3和4： 在更新质心之后，算法将检查每个数据点所属的簇是否改变。如果没有改变，则停止运行算法，否则继续执行。这样，算法会不断迭代，直到达到指定的迭代次数或者簇不再改变为止。 总体而言，Kmeans算法是一种基于聚类分析的非监督学习算法，它能够将数据分成若干个簇，以便于数据分析和处理。Kmeans算法的优点在于：简单易实现、计算速度快且稳定、算法假设独立并且可解释性较强。但是，Kmeans算法也有着它的缺点：需要指定簇的个数，而且对于高维数据的处理效果并不好。
K-Means聚类算法
K-Means聚类算法 K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，在数据挖掘、图像处理、信号处理 等领域有广泛的应用。聚类算法是将相似的对象归为一类，不同的类之间尽可能的不相似。K-Means聚类算法是一种基于距离测量的算法，它将数据点分为K个簇，每个簇的中心点 与相应的数据点之间的距离最小。 1.初始化K个簇的中心点。 2.将每个数据点分配到离它最近的簇中。 3.计算每个簇的新中心点。 4.重复步骤2和3，直到簇的中心点不再发生变化或达到预定的循环次数。 在算法中，K是指聚类的簇数，每个簇的中心点是从数据点中随机选择的。在第二个 步骤中，每个数据点会被分配到离它最近的簇中，这一步是K-Means聚类算法最重要的一步。在第三个步骤中，每个簇的新中心点是通过计算该簇中所有数据点的平均值得到的。 1.简单易懂：K-Means聚类算法实现简单，易于理解。 2.计算速度快：该算法的时间复杂度为O(K*n*I)，其中n是数据点的数量，I是迭代 次数，因此算法速度较快。 3.可用于大规模数据：K-Means聚类算法可以处理大规模的数据集。 1.对初始值敏感：算法中随机选择簇的中心点，这会影响聚类结果。如果初始值不理想，聚类结果可能会很糟糕。 2.需要指定簇数：需要事先指定簇的数量K，这对于有些问题来说可能是一个难点。 3.对数据分布的要求较高：K-Means聚类算法对数据分布的要求较高，如果数据分布 不太符合预期，聚类结果可能会非常差。 在实际应用中，K-Means聚类算法可以用于数据挖掘、模式识别、图像分割等领域。 例如，在图像处理中，可以使用K-Means聚类算法将像素分为不同的颜色组。在信号处理中，可以使用K-Means聚类算法将信号分为不同的频段组。实际应用中，需要根据具体问 题来选择聚类算法。
k聚类方法
k聚类方法 K-means 聚类方法是机器学习中常用的聚类方法之一，主要应用于数据挖掘、图像分割、模式识别等领域。K-means 聚类是通过将数据集中的数据分为 k 个簇，每个簇内部的数据相似度较高，不同簇之间数据相似度较低，从而实现数据的聚类分析。 一、K-means算法的基本原理 (一)算法思想： K-means 算法首先需要从数据集中随机选取 k 个点作为初始的质心。接着计算每个点到这 k 个质心的距离，将每个点划分到距离最近的质心所在的簇中。然后重新计算每个簇中所有点的均值，将这个均值作为新的质心。不断重复这个过程，直到每个簇中心不再变化为止。最终得到 k 个簇，每个簇中的数据相似性最高，而不同簇之间的数据相似性最低。 (二)算法流程： 1.随机选择 k 个数据作为初始质心； 2.按照与质心距离最近的原则将每个数据划分到一个簇中； 3.重新计算每个簇的质心； 4.重复步骤 2 和步骤 3，直到质心不再改变； 5.得到 k 个簇，每个簇中的数据相似度最高。 (三)算法优缺点： 1.简单易用，计算速度快，可用于大规模数据的聚类分析； 2.仅需要知道簇的数量 k，不需要输入模型的参数； 3.对异常值和噪声敏感，容易受到选取初始质心的影响而陷入局部最优解； 4.当簇的数量 k 很大时，算法的效率会变得非常低，这时可以采用二分 K-means 或谱聚类等算法。 二、K-means算法的实现步骤 1.首先需要导入数据集，将数据集中的数据转换成数组形式，以便于计算距离和均值；
2.根据簇的数量 k 随机初始化质心； 3.计算每个数据点到质心的距离，将每个数据点归入距离最近的质心所在的簇； 4.重新计算每个簇的质心； 5.重复步骤 3 和步骤 4，直到质心不再改变或达到最大迭代次数； 6.得到 k 个簇，将数据进行可视化展示。 三、K-means算法的Python实现 以下是K-means算法的Python实现代码： ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def kMeans(dataSet, k, maxIter): # 获取数据集的总数和特征值的长度 m, n = dataSet.shape # 随机初始化质心 centroids = np.array([]).reshape(n, 0) for i in range(k): # 从数据集中随机选择一个数据，作为初始化的质心 randIndex = int(np.random.uniform(0, m)) # 将这个质心添加到质心矩阵中 centroids = np.c_[centroids, dataSet[randIndex]] # 初始化簇划分矩阵 clusterAssment = np.mat(np.zeros((m, 2))) # 迭代计算 for i in range(maxIter): # 初始化标志变量
聚类kmeans算法
聚类kmeans算法 聚类kmeans算法是一种常用的数据挖掘算法，它利用机器学习技术进行分类，可以有效解决大数据环境中的数据挖掘问题。这种算法具有较高的精度和准确性，因此被广泛应用于各种环境中。 k-means聚类算法的基本原理是将数据点分成K个聚类，每一个聚类都与聚类中心具有最短的距离，即该聚类中心所形成的簇是所有数据点中距离最近的。k-means算法可以自动从原始输入数据中挖掘出有价值的信息，是进行数据聚类分析的有力工具。 k-means算法的核心是聚类中心的改变，它将数据分为K个类。该算法的运行过程包括：（1）确定聚类中心；（2）将数据集分组；（3）求出每个聚类的损失函数；（4）设置停止迭代的条件。在每一次迭代中，算法根据损失函数更新聚类中心，直到最优聚类中心出现或者聚类中心不再变化，聚类结果即被输出。 由于k-means算法的算法精度依赖于聚类中心的选择，因此先进的变体算法添加了许多改进措施来提高聚类的准确性，也增强了聚类中心的可靠性。改进的k-means算法还可以避免聚类中心收敛所需时间的过长，从而使大规模数据示例聚类的效率提高。此外，该算法对超参数的选择和调节提供了更多的灵活性，它可以更好地满足多种类型的实际应用需求。 目前，k-means聚类算法广泛应用于不同领域，如市场营销、推荐系统、影响力分析、社会网络分析、计算机视觉等。通过使用k-means 算法，可以有效地进行分类，从而提取有价值的信息，提升数据处理
的准确性和效率，节省人力成本。 然而，k-means算法也存在一些缺点。首先，该算法的计算复杂度较高，且依赖于聚类中心的选取，容易出现局部最优解，从而导致聚类精度不高。其次，由于k-means算法的归纳模型有一定的局限性，因此不能处理无界和多维数据集。最后，该算法只适用于某些特定的场景，并不能满足所有数据挖掘应用中的要求。 未来，k-means算法仍然将受到更多的关注，未来的研究将继续改进该算法，提升其精度和效率，使之能更好地满足实际应用的要求。此外，将继续对k-means算法进行扩展和改进，以便更好地满足实际业务的需求，并开发出更多可行的应用。 综上所述，k-means聚类算法是一种高效、准确的数据挖掘算法，它具有许多优点，广泛应用于多种用途。未来，该算法仍将继续受到重视，将通过不断优化与改进，满足实际应用的要求。
k-means聚类算法简介
k-means聚类算法简介 k-means 算法是一种基于划分的聚类算法，它以k 为参数，把n 个数据对象分成k 个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。 1. 基本思想 k-means 算法是根据给定的n 个数据对象的数据集，构建k 个划分聚类的方法，每个划分聚类即为一个簇。该方法将数据划分为n 个簇，每个簇至少有一个数据对象，每个数据对象必须属于而且只能属于一个簇。同时要满足同一簇中的数据对象相似度高，不同簇中的数据对象相似度较小。聚类相似度是利用各簇中对象的均值来进行计算的。 k-means 算法的处理流程如下。首先，随机地选择k 个数据对象，每个数据对象代表一个簇中心，即选择k 个初始中心；对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的相似度（距离），将它赋给与其最相似的簇中心对应的簇；然后重新计算每个簇中所有对象的平均值，作为新的簇中心。 不断重复以上这个过程，直到准则函数收敛，也就是簇中心不发生明显的变化。通常采用均方差作为准则函数，即最小化每个点到最近簇中心的距离的平方和。 新的簇中心计算方法是计算该簇中所有对象的平均值，也就是分别对所有对象的各个维度的值求平均值，从而得到簇的中心点。例如，一个簇包括以下 3 个数据对象{(6,4,8),(8,2,2),(4,6,2)}，则这个簇的中心点就是((6+8+4)/3,(4+2+6)/3,(8+2+2)/3)=(6,4,4)。
k-means 算法使用距离来描述两个数据对象之间的相似度。距离函数有明式距离、欧氏距离、马式距离和兰氏距离，最常用的是欧氏距离。 k-means 算法是当准则函数达到最优或者达到最大的迭代次数时即可终止。当采用欧氏距离时，准则函数一般为最小化数据对象到其簇中心的距离的平方和，即 。 其中，k 是簇的个数，是第i 个簇的中心点，dist(,x)为X 到的距离。 2. Spark MLlib 中的k-means 算法 Spark MLlib 中的k-means 算法的实现类KMeans 具有以下参数。 1）MLlib 的k-means 构造函数 使用默认值构造MLlib 的k-means 实例的接口如下。
kmeans聚类算法过程
kmeans聚类算法过程 K-means聚类算法是一种常用的机器学习算法，常用于将数据集划分为多个相似的子集，使得每个子集内的数据之间的相似度较高，不 同子集间的相似度较低。K-means聚类算法的基本思想是将数据集划分为K个不同的簇，使得每个数据点都属于与其最近的簇。下面将详细 介绍K-means聚类算法的过程。 1.初始化：首先，需要确定要将数据集划分为多少个簇（即K的值）。选择合适的K值是K-means算法的关键，通常需要根据实际问 题的需求和对数据集的了解进行判断。 2.随机选择K个簇心：从数据集中随机选择K个样本作为初始的 簇心点。簇心点是用来代表簇的中心，对于欧氏距离来说，簇心点就 是簇中所有点的平均值。 3.分组：对于每个数据点，计算其与每个簇心点的距离，并将其 划分到距离最近的簇中。这里通常使用欧氏距离作为距离度量的方法，但对于不同的应用场景也可以选择其他的距离度量方法。
4.更新簇心：对于每个簇，重新计算其簇中所有数据点的平均值，作为新的簇心点。 5.重新分组：根据新的簇心点，将数据点重新划分到最近的簇中。 6.判断停止条件：检查上一轮簇心点与当前簇心点的差异是否小 于预定阈值。如果差异小于阈值，则认为簇心点已经稳定，可以停止 迭代。 7.输出结果：将最终的簇心点和每个数据点所属的簇输出作为算 法的结果。 K-means聚类算法的优点包括简单、快速、易于实现和可解释性强。但也存在一些缺点，例如需要预先确定K的值、对初始簇心点的选择 敏感、只能找到球状簇等等。 以上就是K-means聚类算法的基本过程，下面将通过一个示例来 更详细地说明其具体步骤。 示例： 假设有一组二维坐标的数据集，用K-means算法将其分为3个簇。 1.初始化：假设选择K=3来划分数据集。
kmeans聚类算法相关定义
kmeans聚类算法相关定义 K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据样本划分为不同的类别。该算法是基于数据点之间的相似性度量进行聚类的。本文将从K-means聚类算法的定义、原理、步骤以及优缺点等方面进行详细介绍。 一、定义 K-means聚类算法是一种常用的迭代聚类算法，它将n个数据样本划分为k个互不相交的类别。每个类别由一个中心点（质心）代表，该中心点是该类别内所有数据点的均值。算法通过最小化数据点与所属类别中心点之间的距离来实现聚类的目标。 二、原理 K-means算法的原理是基于数据点之间的距离来计算相似性，其中距离通常使用欧氏距离来度量。算法通过迭代的方式不断调整类别的中心点，直到满足停止条件为止。具体步骤如下： 1. 初始化：随机选择k个数据点作为初始中心点。 2. 分配：将每个数据点分配到距离最近的中心点所代表的类别。 3. 更新：重新计算每个类别的中心点，即将该类别内所有数据点的均值作为新的中心点。 4. 重复2和3步骤，直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或类别中心点不再发生变化。
三、步骤 K-means算法的步骤可以总结为以下几个关键步骤： 1. 选择聚类数k：根据具体问题的需求，选择合适的聚类数k。 2. 初始化中心点：随机选择k个数据点作为初始中心点。 3. 分配数据点：计算每个数据点与中心点之间的距离，将其分配到距离最近的中心点所代表的类别。 4. 更新中心点：重新计算每个类别的中心点，即将该类别内所有数据点的均值作为新的中心点。 5. 重复步骤3和4，直到满足停止条件。 四、优缺点 K-means算法有以下优点： 1. 简单易实现：K-means算法的原理和步骤相对简单，易于理解和实现。 2. 时间复杂度低：K-means算法的时间复杂度较低，适用于大规模数据集。 3. 可解释性强：K-means算法的结果较为直观，每个样本都会被分配到一个类别中。 然而，K-means算法也存在以下缺点： 1. 对初始中心点敏感：K-means算法对初始中心点的选择较为敏感，不同的初始点可能导致不同的聚类结果。
k-means算法
目录 1.算法简介 (1) 2.算法原理及实现 (1) 2.1聚类算法的要点 (1) 2.2 k-means算法描述 (2) 2.3 k-means算法流程 (3) 3.算法性能分析 (3) 3.1k-means算法优缺点分析 (3) 3.1.1 k-means算法优点 (3) 3.1.2 k-means算法缺点 (4) 3.1.3 ISODATA算法 (5) 4.k-means算法的改进算法 (7) 4.1k-mode算法 (7) 4.2 k-prototype算法 (7) 4.3 k-中心点算法 (8) 5.实验结果 (8) 6.总结 (12)
1.算法简介 k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。这一算法不适合处理离散型属性，但是对于连续型具有较好的聚类效果。 2.算法原理及实现 2.1聚类算法的要点 (1)选定某种距离作为数据样本间的相似性度量 k-means聚类算法不适合处理离散型属性，对连续型属性比较适合。因此在计算数据样本之间的距离时，可以根据实际需要选择欧式距离、曼哈顿距离或者明考斯距离中的一种来作为算法的相似性度量，其中最常用的是欧式距离。下面我给大家具体介绍一下欧式距离。 假设给定的数据集，X中的样本用d 个描述属性来表示，并且d个描述属性都是连续型属性。数据样本, 其中， 和分别是样本和对应d个描述属性的具体取值。样本和之间的相似度通常用它们之间的距离来表示，距离越小，样本和越相似，差异度越小；距离越大，样本和
K-MEANS算法(K均值算法)
k-means 算法 *************************************************************************** 一．算法简介 k -means 算法，也被称为k -平均或k -均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。这一算法不适合处理离散型属性，但是对于连续型具有较好的聚类效果。 二．划分聚类方法对数据集进行聚类时包括如下三个要点： （1）选定某种距离作为数据样本间的相似性度量 k-means 聚类算法不适合处理离散型属性，对连续型属性比较适合。因此在计算数据样本之间的距离时，可以根据实际需要选择欧式距离、曼哈顿距离或者明考斯距离中的一种来作为算法的相似性度量，其中最常用的是欧式距离。下面我给大家具体介绍一下欧式距离。 假设给定的数据集 ，X 中的样本用d 个描述属性A 1,A 2…A d 来表示，并且d 个描述属性都是连续型属性。数据样本x i =(x i1,x i2,…x id ), x j =(x j1,x j2,…x jd )其中，x i1,x i2,…x id 和x j1,x j2,…x jd 分别是样本x i 和x j 对应d 个描述属性A 1,A 2,…A d 的具体取值。样本xi 和xj 之间的相似度通常用它们之间的距离d(x i ,x j )来表示，距离越小，样本x i 和x j 越相似，差异度越小；距离越大，样本x i 和x j 越不相似，差异度越大。 欧式距离公式如下： （2）选择评价聚类性能的准则函数 {}|1,2,...,m X x m total ==() ,i j d x x =
K means聚类算法以及实现
K means聚类算法以与实现 一、Kmeans算法 k-means 算法承受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个"中心对象〞〔引力中心〕来进展计算的. K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的根本思想是：以空间中k个点为中心进展聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下： 〔1〕适当选择c个类的初始中心； 〔2〕在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类； 〔3〕利用均值等方法更新该类的中心值； 〔4〕对于所有的c个聚类中心,如果利用〔2〕〔3〕的迭代法更新后,值保持不变,如此迭代完毕,否如此继续迭代. 该算法的最大优势在于简洁和快速.算法的关键在于初始中心的选择和距离公式 二、算法流程 首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象,如此根据它们与这些聚类中心的相似度〔距离〕,分别将它们分配给与其最相似的〔聚类中心所代表的〕聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心〔该聚类中所有对象的均值〕；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为
止.一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开. Kmeans算法实现的步骤具体描述为： <1>从疗个数据对象中任意选取k个对象作为初始的聚类中心. <2>分别计算每个对象到各个聚类中心的距离,把对象分配到距离最近的聚类中. <3>所有对象分配完成后,重新计算k个聚类的中心. <4>与前一次计算得到的k个聚类中心比拟,如果聚类中心发生变化,转<2>,否如此转<5>. <5>输出聚类结果. 实现的流程框图为 首先从n个数据对象中任意选择k个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下的其它对象,如此根据他们与这些聚类中心的相似度<距离>,分别将他们分配给与其最相似的<聚类中心所代表的>聚类. 然后再计算每个所新聚类的聚类中心<该聚类中所有对象的均值>.不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止.一般都采用均方差作为标准测度函数,具体定义如下： 其中E为数据库中所有对象的均方差之和；p为代表对象的空间中的一个点；m,为聚类G的均值