牛客题解 | 实现 k-Means 聚类算法

最新推荐文章于 2025-10-14 12:31:31 发布
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#算法 #kmeans #聚类 #算法力扣 #面试

题目

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k-Means 聚类算法（k-Means Clustering）是一种常用的聚类算法，用于将数据集分为 k k k个簇。具体步骤如下：

  1. 随机选择 k k k个点作为初始聚类中心。
  2. 将每个点分配到最近的聚类中心
    本题使用欧几里得距离作为距离度量，即
    d ( x , y ) = ( x 1 − y 1 ) 2 + ( x 2 − y 2 ) 2 + ⋯ + ( x n − y n ) 2 d(x, y) = \sqrt{(x_1 - y_1)^2 + (x_2 - y_2)^2 + \cdots + (x_n - y_n)^2} d(x,y)=(x1​−
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K-means聚类的实现以及案例讲解
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1 k-means聚类步骤 1、 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中⼼ 2、 对于其他每个点计算到K个中⼼的距离， 未知的点选择最近的⼀个聚类中⼼点作为标记类别 3、 接着对着标记的聚类中⼼之后， 重新计算出每个聚类的新中⼼点（平均值） 4、 如果计算得出的新中⼼点与原中⼼点⼀样（质⼼不再移动） ， 那么结束， 否则重新进⾏第⼆步过程 通过下图解释实现流程： 2. 案例联系 1、 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中⼼（本案例中设置p1和p2） 2、 对于其他每个点.
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概述什么是聚类分析聚类分析是在数据中发现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。不同的簇类型聚类旨在发现有用的对象簇，在现实中我们用到很多的簇的类型，使用不同的簇类型划分数据的结果是不同的，如下的几种簇类型。明显分离的可以看到(a)中不同组中任意两点之间的距离都大于组内任意两点之间的距离，明显分离的簇不一定是球形的，可以具有任意的形状。基于原型的簇是对象
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K-means（k均值）算法是很典型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。 基本算法： 1.选择K个点作为初始质心。 2.Repeat 3.将每个点指派到最近的质心，形成K个簇。 4.重新计算每个簇的质心。
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23大数据 kmeans习题
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解析：这就像组织活动的流程：先选几个负责人(B)，然后让大家选择跟自己最合的负责人组队©，接着根据队伍新成员调整负责人位置(A)，如果队伍还在变，就重复这个过程直到稳定(D)。当有新的成员加入小组，或者小组的成员发生变化时，这个小组的“平均代表”（质心）位置就会重新计算并移动。解析：KMeans就像一个聪明的“分拣机器人”，它的工作就是把一堆混在一起的东西，按照它们的相似性，分成几个不同的堆。解析：“质心”就像一个小组的“核心人物”或“平均代表”，它所在的位置，最能代表这个小组所有成员的共同特征。
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主要的KMeans算法的原理和应用，在学习典过程中，我们要带着以下几个问题去学习 以下问题摘自于https://blog.youkuaiyun.com/qq_33011855/article/details/81482511 1.简述一下K-means算法的原理和工作流程 2、K-means中常用的到中心距离的度量有哪些？ 3、K-means中的k值如何选取? 4、K-means算法中初始点的选择对最终结果有...
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