KMeans聚类算法分析以及实现

最新推荐文章于 2025-10-01 14:36:59 发布
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#KMeans

本文详细介绍了KMeans聚类算法的工作原理，包括其无监督学习特性，以及如何通过计算数据与质心的距离进行分组。同时，文章讨论了KMeans存在的问题，如对初始值敏感、可能陷入局部最优解，以及对非凸形状簇和异常值的处理。针对这些问题，提出了采用"剪枝"和"增枝"策略以及二分KMeans优化方法。最后，提供了代码实现的链接。

KMeans

KMeans是一种无监督学习聚类方法, 目的是发现数据中数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。

无监督学习,也就是没有对应的标签,只有数据记录.通过KMeans聚类,可以将数据划分成一个簇,进而发现数据之间的关系.

聚类过程

原理

KMeans算法是将数据 x 1 , x 2 , . . . , x n {x^1, x^2 ,..., x^n} x1,x2,...,xn聚类成k个簇,其中每个 x i ∈ R n x^i \in R^n xi∈R</

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