KMeans笔记 K值以及初始类簇中心点的选取

最新推荐文章于 2025-06-18 10:56:58 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-18 10:56:58 发布 · 7.4k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

KMeans算法通过迭代找到最佳聚类。K值选择至关重要，过大过小都会影响效果。合适的K值可通过观察类簇指标随K变化的曲线找到，例如当K=5时，类簇指标下降最快。KMeans的优点在于简单直观，但缺点是对初始中心点敏感且可能陷入局部最优。

KMEANS算法原理：

1、从D中随机取k个元素，作为k个簇的各自的中心。

2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的欧氏距离，将这些元素分别划归到相异度最低的簇。

3、根据聚类结果，重新计算k个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。

4、将D中全部元素按照新的中心重新聚类。

5、重复第3步，直到聚类结果不再变化。

6、将结果输出。</

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习笔记——聚类算法（Kmeans、GMM-使用EM优化）
haopinglianlian的博客
11-19 1419
本笔记介绍机器学习中常见的聚类算法（Kmeans、GMM-使用EM优化）。
K-Means算法
weixin_37801695的博客
12-01 2360
1、 K-Means算法说明 K个簇的中心分别为 ，每个簇的样本量为 ，目标函数为平方误差（欧式距离），即所有样本到自己所属的簇的中心距离最小。求下述目标函数的最优解 可以得到聚类中心的更新公式为 如果使用曼哈顿距离度量公式，簇中心更新公式为中值，适用于凸形状，簇大小相近，簇数量较少的聚类。 2、 K-Means算法流程 输入：样本集 ，聚类的簇数K，最大的迭代次数N 输出：类簇划分 （1）...
聚类算法原理
ligangminglove的博客
08-27 4906
算法流程： 1，选择聚类的个数K. 2,任意产生K个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成K个中心。 3，对每个点确定其聚类新中心。 4，再计算其聚类新中心。 5.重复以上步骤直到满足收敛要求。（通常就是确定的中心点不再改变。） K-means: 事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度（这里为欧式距离），将样本点...
KMeans算法，采用肘部法则获取类簇中心个数K的值。
weixin_46613998的博客
10-13 6834
K-Means是一种非常常见的聚类算法，在处理聚类任务中经常使用，K-Means算法是一种原型聚类算法。 该算法重要的一步就是确定K的值的划分，通常我们采用肘部法则选取K值，再依据轮廓系数，及各个数据集中数据的数量综合去评估哪个K值为最佳。 肘部法则 1 ）、对于n个点的数据集，迭代计算k from 1 to n，每次聚类完成后计算每个点到其所属的簇中心的距离的平方和； 2）、平方和是会逐渐变小的，直到k时平方和为0，因为每个点都是它所在的簇中心本身。 3）、在这个平方和变化过程中..
K-means聚类算法
qq_41721458的博客
03-12 1560
k-means算法 　　一、算法概述 　　k-means中的k指的是数据聚成多少个簇，而means指的是根据簇的均值来确定簇中心，从而计算每个实例到每个簇的距离。 　　k-means聚类算法是一种无监督聚类算法，之前我们讲过KNN（K最近算法），是一种有监督的分类算法，其实本质上，KNN和K-means聚类算法，大同小异，与之不一样的地方在于，KNN是计算该实例到每个实例的距离，最后得出其自己的类...
K-means++：让K-means“聪明”地选择初始中心点
最新发布
qiutesting的博客
06-18 1090
K-means++是对传统K-means算法的改进，主要解决了K-means在初始化中心点时可能陷入局部最优解的问题。传统的K-means随机选择初始中心点，这可能导致算法收敛到次优解。而K-means++通过一种更智能的方式选择初始中心点，使得算法更有可能找到全局最优解。🌍​​ 以​​数学概率模型​​优化初始质心选择，是K-means最经典的改进方案之一。其与 ​​​ → 通过​​外部预处理​​降低随机性​​ → 通过​​内部概率机制​​提升初始质量💡 ​​横向对比​方法初始质心质量收敛速度。
【数学建模】-聚类模型学习笔记之Kmeans聚类
SUOLONG1的博客
05-01 1297
学习来源：清风老师 我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。 分类是已知类别的，聚类未知。 K-means聚类算法 算法流程 指定需要划分的簇[cù]的个数K值（类的个数） 随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是我们的样本点） 计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对象划归到距离它最近的那个中心所处在的簇类中 调整新类并且重新计算出新类的中心 循环步骤三和四，看中心是否收敛（不变），如果收敛或达到迭代次数则停
Kmeans与Kmeans++算法Python代码实现
05-23
- **需要预先指定k值**: 选择合适的k值是个挑战，过小可能导致簇划分不充分，过大则增加计算复杂度。 - **假设数据呈球形分布**: 如果数据不是凸的或者簇的大小差异很大，KMeans的效果可能不佳。 ### 进一步阅读...
NG机器学习总结（八）-K-means
徐先森的博客
11-03 490
一、无监督学习 无监督学习（Unsupervised Learning），顾名思义，就是不受监督的学习，一种自由的学习方式。该学习方式不需要先验知识进行指导，而是不断地自我认知，自我巩固，最后进行自我归纳，在机器学习中，无监督学习可以被简单理解为不为训练集提供对应的类别标识（label）。可以简单的理解为每条数据没有类别标签来标识。看下面的两张图： 有监督学习： 无监督学习： 有监...
聚类分析--k中心点算法
热门推荐
我很帅的专栏
11-24 2万+
k中心点算法思想：k-means是每次选簇的均值作为新的中心，迭代直到簇中对象分布不再变化。其缺点是对于离群点是敏感的，因为一个具有很大极端值的对象会扭曲数据分布。那么我们可以考虑新的簇中心不选择均值而是选择簇内的某个对象，只要使总的代价降低就可以。PAM（partitioning around medoid，围绕中心点的划分）是具有代表性的k-medoids算法。它最初随机选择k个对象作为中心点，
K-means算法
chp的博客
10-24 1万+
目录算法概述算法原理算法推导算法流程K值的确定 算法概述 K-means算法也称为K_均值算法，用于聚类算法。聚类是一种无监督学习，他将相似的对象归于一个簇中，簇中心通过簇中所有点的均值来计算。聚类算法与分类算法的主要区别就是分类的目标类别已知，而聚类的目标类别未知。 簇：所有数据点的点集合，簇中的对象是相似的 质心：簇中所有点的中心（由簇中所有点的均值求得） SSE:Sum of Sqared Error 平方误差和，SSE越小表示越接近质心 算法原理 误差平方和SSE用来衡量K-means算法的好坏SS
算法-机器学习-K-means
我要做全栈
09-13 654
K-means算法 K-means算法 步骤： 输入样本为； 选择初始化的个类别中心； 对于每个样本，将其标记为距离类别中心最近的类别（使用欧几里得距离）； 更新每个类别的中心点为隶属该类别的所有样本的均值； 重复3~4步骤，知道达到某个终止条件 终止条件：迭代次数、最小平方误差MSE、簇中心变化率 目标函数 平方误差，也就是欧几里得距离 簇中心点更新公式 目标函数求导： 得到： 优点： 理解容易，聚类效果不错； 对于大数据，较好的伸缩性和高效性； 簇近似高斯分布时，效果
k-Means聚类算法
zmj52的博客
03-11 596
（1）K-means算法 a)聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到一个簇中，将不相似对象归到不同的簇中。使用的数据类型是数值类型。 b)相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法，例如计算欧式距离。 c)K-means是发现给定数据集的K个簇的聚类算法，之所以称之为k-均值，是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算。 d)簇的个数k是用户指定的，每一个簇通过其质心(centroid)，即簇中所有的中心点来描述。 e)聚类与分类算法最大的区别在于，分类的目标类别已知，而聚类的目
数据挖掘复习资料
学习日常分享
07-25 1737
K-means 算法是一个迭代优化算法，每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用 Numpy 里面的 mean 方法np.mean(x,0)来计算均值。K-means是一类非常经典的无监督机器学习算法，通常在实际应用中用于从数据集中找出不同样本的聚集模式，其基本原理就是类中样本的距离要远远小于类间样本的距离。 K-means聚类算法的流程如下： 首先从数据集x1,x2,x3,…,xn中随机选择k个样本作为簇中心 C=(C1,C2,…,Ck)。 然后，进入T轮
数据挖掘：聚类分析
ddasdad的专栏
10-09 456
1、k-means: 目的：将n个对象分成k个簇，使得结果簇内的相似度高，而簇间的相似度低，且每个簇至少有一个对象，每个对象只属于一个簇。 思想：在所有对象中指定k个对象作为簇心（也可以自己设定不在对象中的点），计算各个对象到簇心的欧氏距离，并将对象划分到离自己最近的簇心所在的簇中，然后重新计算每个簇的簇心，通过迭代的方法再次计算各个对象到簇心的距离并重新划分，知道符合聚类结果的衡量标准（标准
Python机器学习实训营（原理推导+代码复现+实验分析）
07-14
购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】进入学习群，获取唐宇迪老师答疑Python机器学习实训营（原理推导+代码复现+实验分析）课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现，从零开始实现每一模块功能（非调用工具包）通过代码实例演示算法工作流程与实现方法，基于案例进行实验分析，算法涉及核心知识点全方位解读。整体风格通俗易懂，建议同学们在学习过程中先掌握算法原理，基于数学推导公式进行代码复现与实战演练。课程提供全部课程所需PPT，数据，代码。
改进kmeans算法对初始中心点的选取怎么改进
03-31
K-means算法的初始中心点选择对聚类结果有很大的影响。以下是几种改进K-means算法对初始中心点的选取的方法： 1. K-means++算法：K-means++算法是在原有的K-means算法基础上改进的。该算法首先随机选取一个点作为第一个中心点，然后依次选择其他中心点，每次选择一个距离已有中心点最远的点作为新的中心点。 2. 均值漂移算法：均值漂移算法是一种无监督的聚类算法，可以自动选择中心点。该算法将所有点看作概率密度函数，计算每个点的密度函数，然后在密度函数的高峰处选择中心点。 3. 遗传算法：遗传算法可以用来优化K-means算法中初始中心点的选择。该算法通过遗传算法的优化过程来选择最优的初始中心点。 4. 层次聚类算法：层次聚类算法可以通过自动选择初始中心点来改进K-means算法。该算法通过计算点与点之间的距离来构建一个树形结构，然后根据树形结构中的分支来选择初始中心点。 5. DBSCAN算法：DBSCAN算法也可以用来自动选择初始中心点。该算法通过计算点之间的距离和密度来自动选择初始中心点。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值