Kmeans++ 算法对随机数据样本聚类

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分类专栏： 机器学习 数据分析 文章标签： 聚类 算法 kmeans
于 2023-05-07 23:15:51 首次发布
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K-means是一种常用的无监督聚类算法，目标是最小化簇内点与簇中心的距离和。它涉及随机初始化簇中心、计算样本点距离、分配样本和更新簇中心等步骤。然而，K-means对初始点敏感且可能陷入局部最优。K-means++通过概率选择质心以改进初始化，降低局部最优影响。文章还指出了K-means算法处理非凸簇、数据不平衡和异常点时的局限性。

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一、算法简介

K-means算法是一种常见的无监督学习聚类算法，其基本思想是将n个样本划分为k个簇，每个簇内的样本之间的相似度要尽可能的大，而不同簇之间的相似度要尽可能的小，通过最小化各个簇内点与该簇中心点的距离和来实现。

二、具体算法流程

Kmeans:
1. 初始化： 随机选取k个点作为簇中心；

2. 计算距离： 根据选取的距离度量方式（通常为欧氏距离）计算每个样本到k个中心的距离；

3. 分配样本点： 将每个样本点划分为距离最近的簇；

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