K-means算法

最新推荐文章于 2023-10-31 23:13:08 发布
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#K-means聚类

K-means算法是一种基于距离的聚类方法，通过迭代更新聚类中心以达到最佳聚类效果。算法流程包括选择初始中心、计算样本与中心距离、归类及更新中心，直至中心不再变化。其优势在于简洁快速，关键在于初始中心选择和距离计算。代价函数为样本到聚类均值的误差平方和，目标是最小化总体误差。二分K-means的代码实现可参考相关博客链接。

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K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，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；

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K-means算法原理
weixin_33816300的博客
02-08 1332
聚类的基本思想 俗话说"物以类聚，人以群分" 聚类（Clustering）是一种无监督学习(unsupervised learning)，简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。 定义：给定一个有个对象的数据集，聚类将数据划分为个簇，而且这个划分满足两个条件：(1)每个簇至少包含一个对象；(2)每个对象属于且仅属于一个簇。 基本思想：对给定的，算法首先给出一个初始的...
K-Means算法（思想）
空字符
09-28 2710
K-Means算法的思想：第一步：寻找最近的中心点在给定的数据集上随机选取K（K已知）个点（向量）作为数据集上的K个中心（也就代表K个类别），然后依次遍历每一条数据，分别计算其与K个中心的距离，选择与之距离最近的点作为该数据所属的类别。这样一次遍历完之后，数据集中的所有点都被划入了其应该所属的类别里面（尽管有划错的）。第二步：重新计算中心对于每一个类别来说，里面都有若干个点。由于之前的中心点事随机选
Kmeans聚类算法
cui134的专栏
04-26 1221
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算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，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
08 机器学习 - Kmeans聚类算法原理
阿甘兄
09-27 1527
1.概述 K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 2 算法图示 假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。 从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster，其中两个紧凑一些，剩下那个松散一些，如图所示： 我们的...
K-Means聚类算法理解
liyonghui123的专栏
06-26 421
          k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类（即下面c个类别）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）来进行计算的。   　　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...
k-means算法课件ppt
09-28
k-means算法是一种广泛应用的无监督学习方法，主要用于数据聚类。它的主要目标是将数据集分割成k个不同的簇，使得每个数据点都尽可能接近其所在簇的中心，而不同簇之间的数据点尽可能远离。在讲解k-means算法时，...
【毕业设计】基于 K-means 算法的校园微博热点话题发现系统.rar
06-19
基于 K-means 算法的校园微博热点话题发现系统 一、研究目的 微博由其 “短平快 ” 的信息能力和快速传播能力 ，已广泛流行于高校学生的常生活中。但微博上的负面舆情信息给社会 、学校和个人带来巨大的危害 。由于...
K均值聚类即K-Means算法详解PPT
04-13
K均值聚类，也称为K-Means算法，是一种在数据挖掘和机器学习领域中应用广泛的无监督学习方法。通过聚类算法，我们可以将数据点分组成具有相似特性的簇，以揭示数据内在的结构和模式。K-Means因其简单高效而被广泛...
聚类-keamns_keamns_kmens聚类算法_kmens_聚类_聚类；案例_
10-02
面试前，跑了一下kmens算法，里面有一个人总结的文档，希望对大家有帮助
K-means算法的实现原理和分析
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想作会飞的鱼的博客
07-08 2万+
一、概述 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算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，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。 k-means 算法接受参数 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
k-means算法思想
wj1298250240的博客
01-06 3769
k-means算法思想 https://blog.youkuaiyun.com/Dhane/article/details/86661208 算法思想 k-means算法的思想比较简单，假设我们要把数据分成K个类，大概可以分为以下几个步骤： 随机选取k个点，作为聚类中心； 计算每个点分别到k个聚类中心的聚类，然后将该点分到最近的聚类中心，这样就行成了k个簇； 再重新计算每个簇的质心（均值）； 重复以上2~4步...
Kmens算法
7TribeZ的博客
11-08 231
KMeans 算法（一）_Stay Focused And Work Hard !!!-优快云博客_kmeans
机器学习：K-means算法基本原理及其变种
lingxw的博客
06-16 5267
一、K-means原理美1967年，James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法》中首次提出 “K-means”这一术语。1957年，贝尔实验室也将标准算法用于脉冲编码调制技术。1965年，E.W. Forgy发表了本质上相同的算法——Lloyd-Forgy算法，所以这一算法有时也被称为Lloyd-Forgy算法。更高效的版本则被Hartigan and Wong提出。K-means聚类算法被提出来后,在不同的学科领域被广泛研究和应用,并发展出大量不同的改进算法。.......
K-means
weixin_30678821的博客
05-07 111
代价函数 定义：即每个样本到它所属类的聚类中心的距离平方和再除以m： 本质就是为了代价函数最小从而推出的算法。 步骤 1.随机选择K个聚类中心（可以随机选择k个样本点作为聚类中心），离聚类中心近的样本点被归为一类 公式表达：（i=1,2..m,Ci表示第i个样本所在的类的索引是多少） 聚类中心k的坐标记为： 2、计算各个类各自的均值点，然后把聚类中心移动到那...
K-means（K-均值）算法
最新发布
m0_62110645的博客
10-31 3463
容易理解，聚类效果不错，虽然是局部最优， 但往往局部最优就够了；原理简单，实现方便，收敛速度快；处理大数据集的时候，该算法可以保证较好的伸缩性；当簇近似高斯分布的时候，效果非常不错；算法复杂度低；聚类效果较优；模型的可解释性较强；调参只需要调类数k。
K-means算法详解与实现
"这篇资源主要介绍了K-means算法，适合初学者学习。同时提到了相关的GMM（高斯混合模型）和EM（期望最大化）算法，并包含了一段MATLAB实现K-means算法的代码示例。" K-means算法是一种广泛应用的无监督学习方法，...
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