K-Means 简记

最新推荐文章于 2025-02-02 23:37:58 发布
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#kmeans python

本文详细介绍了K-Means聚类算法的工作流程，包括随机选择聚类中心、计算距离进行分类、更新聚类中心及优化策略。讨论了如何通过合理选择初始中心点和多次实验来降低损失函数，确保算法效果。同时，提供了K值确定的方法，帮助读者理解和应用K-Means算法。

一、K-Means

现上一张图：

在这里插入图片描述

1.先说一下K-means的流程

1. 随机选择K个点作为聚类中心。
2. 对数据集中每一个点，计算其与每一个质心的距离（如欧式距离），离哪个质心近，就划分到那个质心所属的集合。
3. 重新计算K个聚类簇的每个聚类中心
4. 重复2-3步骤
5. 截至条件为:当K个聚类中心不再变化，或者达到一定的迭代次数。

2.优化部分

1.我们在选择中心点的时候，尽量要选择数据中的点，减少我们迭代的次数，比如像图1

2.我们可以多试验几次K-means，然后选择最低的J，损失函数

3.K值的确定

对于K值的确定，可以认为的指定，也可以使用肘部选择法。

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ensp命令简记
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