k-均值:一种基于型心的技术

最新推荐文章于 2024-05-15 14:21:36 发布
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分类专栏： 聚类分析
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k-均值算法是一种基于型心的聚类方法，通过计算对象与簇型心的距离进行聚类。该算法从随机选择的初始k个对象开始，不断迭代更新簇的均值并重新分配对象，直至分配稳定。然而，k-均值可能陷入局部最优，且对初始中心和非凸簇形敏感，不适用于标称属性或大小差异悬殊的簇。

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1.一些概念

对于给定的数据集D，将D聚类成k个簇c1,c2,...ck；

k-均值算法用簇ci的型心代表簇，把簇型心定义为簇内点的均值，

对象p到型心ci的距离用欧式距离度量dist(p,ci),

簇ci的质量用簇内变差度量，它是ci中所有对象和形心ci之间的误差的平方和，定义为：

E=∑k

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k均值算法
strive for the best 的博客
12-15 3427
K——均值法 一.算法学习： 1.前提： 模式特征矢量集为{x1,x2,…,xN}；类的数目K是事先取定的。 2.基本思想： 任意选取K个聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到K类的某一类。不断计算聚类中心和调整各模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。 Sj：第j个聚类集（域），Zj ；聚类中心，Nj： Sj中所含的样本个数 聚类中心的选择应使准则函数J极小，Sj类的聚类中心应选为该类样本的均值。 3.步骤： (1)任选K个模式特征矢量作为初始聚类中心： z1(1) ,z2(1) ,
K-均值聚类算法
weixin_45422335的博客
04-17 2942
概述 聚类是一种无监督的学习，他将相似的对象归到同一个簇中，簇内的对象 越相似，聚类的效果越好。聚类与分类的最大不同在于，分类的目标事先巳知，而聚类则不一样。因为其产生的结果与分类相同，而只是类别没有预先定义，聚类有时也被称为无监督分类 K均值聚类的算法：发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值计算而成。 K-均值聚类的一般流程 (1)收集数据：使用任意方法。 ⑵准备数据：需要数值型数据来计...
K均值算法流程图
11-20
K均值算法流程图 visio画的 写代码必备
k-均值：一种基于型心的技术
每天进步一点点
04-20 523
思想: k-均值算法把簇的型心定义为簇内点的均值。它的处理流 程如下。首先，在数据集D中随机地选择k个对象，每个对象代表一个簇的初始均值或中心。对剩下的每个对象，根据其与各个簇中心的欧式距离，将它们分配到最相似的簇。然后，k-均值算法迭代地改善簇内变差。对于每个簇，它使用上次迭代分配到该簇的对象，计算新的均值。然后，使用更新后的均值作为新的簇中心，重新分配所有对象。迭代继续，直到分配
K-均值聚类算法的基本流程
xiaozhan_1989的博客
09-16 1277
K-均值聚类算法的缺点包括：对于初值敏感，不同的初始簇中心可能会得到不同的聚类结果；需要指定聚类数目K；K-均值聚类算法（K-Means clustering algorithm）是一种常见的无监督学习方法。它的主要思想是将样本分成K个簇，使得同一簇内部的样本相似度尽可能高，不同簇之间的样本相似度尽可能低。K-均值聚类算法的优点包括：简单易实现、计算量较小、速度较快、适用于大规模数据集。2. 计算每个样本到K个簇中心的距离，将样本划分到距离最近的簇中心中；1. 随机选取K个样本作为初始的簇中心；
K-均值算法
qq_45753147的博客
10-09 2841
西瓜书第九章9.4题
K均值算法
bianlongpeng的博客
08-16 2033
K均值属于比较简单的聚类问题，所谓的聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个可观察属性，使用某种算法将D分成K个子集，要求每个子集内部的元素之间的相异度尽可能的小，而不同子集的元素相异度尽可能的大。其中每一个子集叫做一个簇。 传统K均值的计算过程： 1.从D中随机取K个元素，作为K个簇的各自的中心。 2.计算剩下的元素到各个中心点的相异度（一般按照欧式距离的远近），将这些元素归
k-均值：一种基于形心的技术.pdf
07-11
k-均值聚类算法是一种广泛用于数据挖掘领域的无监督学习技术，其核心在于通过迭代计算和优化，将数据集划分为若干个簇。每个簇内部的数据对象彼此相似度较高，而簇与簇之间则表现出较大的差异性。该算法对于发现数据...
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07-11
《k-中心点：一种基于代表对象的技术》是关于数据挖掘领域中聚类算法的一种改进方法。k-中心点算法是针对k-均值算法对离群点敏感的问题而提出的。在k-均值算法中，每个簇的中心是该簇内所有对象的均值，这导致离群点...
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12-31
本篇文章将深入探讨基于k-均值聚类算法的图像分割方法，这是一种广泛应用且理解相对简单的算法。 首先，我们要了解k-均值聚类算法的基本原理。k-均值是一种迭代的无监督学习方法，用于将数据集划分为k个不同的类别...
kmeans_k-均值算法聚类_K-均值_k均值聚类_K._
09-29
K-均值（K-Means）算法是一种广泛应用的无监督学习方法，主要用于数据的聚类分析。在数据科学和机器学习领域，它被用来发现数据集中的结构，特别是当我们要寻找潜在的类别或者群体时。K-均值算法的核心思想是将数据...
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08-02 863
机器学习——K-均值（K-means）算法的介绍和实现过程
机器学习——k-均值算法（聚类）
Tao_RY的博客
11-20 3406
前言：有三维聚类图，我只是一个代码的搬运工。。。 机器学习专栏：机器学习专栏 文章目录k-均值（k-means）聚类1、k-均值算法2、k-均值算法的代价函数3、k-均值算法步骤4、初始化聚类中心点和聚类个数5、sklearn实现k-means算法 k-均值（k-means）聚类 1、k-均值算法 k-均值算法是一种无监督学习，是一种“基于原型的聚类”（prototype-based clust...
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1.K-Means简介 K均值(K-Means)算法是无监督的聚类方法，实现起来比较简单，聚类效果也比较好，因此应用很广泛。K-Means算法针对不同应用场景，有不同方面的改进。我们从最传统的K-Means算法讲起，然后在此基础上介绍初始化质心优化K-Means++算法，距离计算优化Elkan K-Means算法和大样本情况下Mini Batch K-Means算法。 K-Means算法的思想...
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目录K均值算法原理K均值算法的改进：K-means++numpy实现K-means K均值算法原理 K均值（K-means）算法属于无监督学习中的聚类算法；聚类是根据样本特征向量之间的相似度或距离，将样本数据划分为若干个样本子集，每个子集定义为一个类；相似的样本聚集在相同的类，不相似的样本分散在不同的类。由上面的定义可知，聚类算法只使用了样本的特征向量xxx，并没有使用样本的标签yyy，故聚类算法属于无监督学习 样本距离 样本距离越小，样本的相似性越大。K均值聚类使用欧式距离的平方作为样本距离，计算公式如下
聚类方法---利用k均值算法聚类
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sky6803的博客
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