数据挖掘十大算法--K-均值聚类算法

最新推荐文章于 2025-05-16 11:12:17 发布
最新推荐文章于 2025-05-16 11:12:17 发布
阅读量1.1w 收藏 4
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 数据挖掘算法解析指南
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/26456127
本文深入探讨了数据挖掘中的K-均值聚类算法，从相异度计算开始，包括标量、二元变量、序数变量等不同类型的变量相异度计算方法。接着详细介绍了聚类问题的定义，以及K-均值算法的基本思想、算法描述和实例分析，展示了算法如何迭代找到最佳聚类。此外，还讨论了算法的优缺点以及改进方法，如k-prototype算法和k-中心点算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、相异度计算 

在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说，相异度就是两个东西差别有多大，例如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度，这是能我们直观感受到的。但是，计算机没有这种直观感受能力，我们必须对相异度在数学上进行定量定义。
      设 ，其中X，Y是两个元素项，各自具有n个可度量特征属性，那么X和Y的相异度定义为：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
K-means 聚类算法及其代码实现
Jim_Liu
10-18 5万+
序言K-means算法是非监督学习（unsupervised learning）中最简单也是最常用的一种聚类算法，具有的特点是: 对初始化敏感。初始点选择的不同，可能会产生不同的聚类结果 最终会收敛。不管初始点如何选择，最终都会收敛。 本文章介绍K-means聚类算法的思想，同时给出在matlab环境中实现K-means算法的代码。代码使用向量化（vectorization1）来计算，可能不是很直观
数据挖掘 实验五、k-均值聚类算法
qq_45964335的博客
03-14 1749
其中，所有属性已被规范化到 [0, 1]区间，每一行代表一个属性向量，第一列代表属性空间的横轴坐标，第二列代表属性空间的纵轴坐标。(2) 在训练样本集上用 VC++编程工具编写用于 k-均值聚类的程序，对任务 相关数据运行 k-均值聚类算法，调试实验。k-均值聚类算法是一种迭代算法，它甚至可以没有终止条件，而通过将数据分成K类，每个类可以方便区分，然后进行运算。该程序通过自动读取文件，获得初始质心，通过欧几里得计算实现3-均值聚类算法，当满足终止条件时获得目标结果。
k-means聚类算法实现
01-29
1.首先，我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量，最好快速地查看一下数据，并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量，在上面的图形中是“X”。 2.每个数据点通过计算点和每个组中心之间的距离进行分类，然后将这个点分类为最接近它的组。 3.基于这些分类点，我们通过取组中所有向量的均值来重新计算组中心。 4.对一组迭代重复这些步骤。你还可以选择随机初始化组中心几次，然后选择那些看起来对它提供了最好结果的来运行
k均值聚类例题
最新发布
u013600306的博客
05-16 708
现有如下样本: (0,0)T(0,0)^{\mathsf T}(0,0)T，(0,1)T(0,1)^{\mathsf T}(0,1)T，(2,1)T(2,1)^{\mathsf T}(2,1)T，(2,3)T(2,3)^{\mathsf T}(2,3)T，(3,4)T(3,4)^{\mathsf T}(3,4)T，(1,0)T(1,0)^{\mathsf T}(1,0)T。试用kkk均值算法进行聚类（类别数k=2k=2k=2，初始聚类中心为(0,0)T(0,0)^{\mathsf T}(0,0)T，(0,1
k均值例子 数据挖掘_【十大经典数据挖掘算法】k-means
weixin_39826089的博客
12-23 208
【十大经典数据挖掘算法】系列1. 引言k-means与kNN虽然都是以k打头，但却是两类算法——kNN为监督学习中的分类算法，而k-means则是非监督学习中的聚类算法；二者相同之处：均利用近邻信息来标注类别。聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派，指将未标注的样本数据中相似的分为同一类，正所谓“物以类聚，人以群分”嘛。k-means是聚类算法中最为简单、高效的，核心思想：由用户指定k个初始质心(...
k均值聚类算法优缺点_K均值聚类算法原理及案例解释
weixin_39828956的博客
11-26 939
一、算法原理1、k-means的参数sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init="k-means++", n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances="auto", verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algo...
数据挖掘聚类算法--k均值算法
10-16
- 在提供的`K均值聚类算法.CPP`文件中，很可能包含了一个C++实现的K均值算法。该程序读取`data.txt`文件中的数据点，通过执行K均值算法将它们聚类，并输出结果。 通过理解和应用K均值算法，我们可以对复杂的数据集...
数据挖掘实验五k-均值聚类算法.docx
02-20
数据挖掘实验五主要关注的是k-均值聚类算法，这是一种广泛应用的数据分析方法，尤其在无监督学习场景中。k-均值算法的核心思想是通过迭代寻找数据的最佳聚类分配，使得同一簇内的数据点相互接近，而不同簇的数据点间...
数据挖掘实验五k-均值聚类算法.pdf
02-20
**k-均值聚类算法**是数据挖掘领域中一种广泛应用的无监督学习方法，主要用于对数据进行自动分类。该算法以形心为基础，通过迭代寻找最佳聚类结果。以下是关于k-均值聚类算法的详细说明： ### 1. 算法概述 k-均值...
算法——K-均值聚类K-Means Clustering
weixin_43156294的博客
05-04 2352
K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中，使得簇内的点尽可能相似，簇间的点尽可能不同。
K-means聚类算法的实现 源码+详细步骤
03-14
该文档为数据挖掘中常用的分类算法K-means均值聚类算法，包含源码+详细步骤
k-means聚类分析
01-23
提供了k-means多维数据的聚类分析matlab源代码代码
【数据挖掘】十大算法之K-Means K均值聚类算法
BetterBench的博客
05-12 1334
目录1 Kmeans步骤2 kmeans损失函数3 优缺点4 如何调优和改进5 改进的算法 1 Kmeans步骤 （1）数据预处理，如归一化、离群点处理等 （2）随机选取K个簇中心，记为u10,u20...uk0u_1^{0},u_2^{0}...u_k^{0}u10​,u20​...uk0​ （3）定义代价函数，表示在一个簇内，各个样本距离所属簇中心点的误差平方和 J(c,u)=∑i=1M∣∣xi−uci∣∣2J(c,u) = \sum_{i=1}{M}||x_i-u_{c_i}||^2J(c,u)=∑
请给出k均值算法的算法思路,并给出该算法可以实现的案例
weixin_35756690的博客
12-28 199
k均值算法是一种聚类算法，它的目的是将数据分成k个聚类，使得每个聚类中的数据点的平均值最小。 算法思路： 初始化k个聚类中心。可以随机选择k个数据点作为聚类中心，也可以使用k-means++算法来选择聚类中心。 将每个数据点分配到离它最近的聚类中心。 根据新的聚类分布，更新每个聚类的中心。 重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。 k均值算法可以用于各种数据分析场景，...
K-Means聚类算法的实现
D2460596421的博客
03-09 492
【代码】K-Means聚类算法的实现。
k均值例子 数据挖掘_十大数据挖掘算法通俗介绍之 K-means 算法
weixin_28292761的博客
12-23 290
今天我们接着介绍十大数据挖掘算法重点一种： K-means 算法K-means 是一种非常典型直接的基于距离的聚类算法，他的核心思想就是把一堆离散的点分为K组。抛弃理论化的描述，我们通过一个简单的例子来看一下算法的工作过程：Table-0 k-means 算法的一个例子问题： 图中有A,B,C,D,E 5个点，而我们希望把他们聚成2个小圈子(k=2).首先，我们随机的生成2个中心点的坐标(...
简单聚类算法 K-means实现
侯先森_Smile的博客
06-26 381
K-means算法中K指分成多少类，为数据挖掘十大算法之一。基本原理：在非监督学习(Unsupervised Learning)中,没有标签用来分类，此时应如何分类？K-means算法是一种解决方案，此实例较为简单，提前声明数据集要分类的数目，即K值。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，逐次更新各聚类中心的值，直到最后的聚类结果。算法描述：适当选择k个类的初始中心，记为 c 在第...
k均值聚类算法(K Means)及其实战案例
Qwertyuiop2016的博客
12-23 9806
算法说明 K均值聚类算法其实就是根据距离来看属性，近朱者赤近墨者黑。其中K表示要聚类的数量，就是说样本要被划分成几个类别。而均值则是因为需要求得每个类别的中心点，比如一维样本的中心点一般就是求这些样本的算术平均数。 这里存在一个问题了，在最开始我并不知道哪个样本属于哪个类别，那么我怎么能求出中心点呢？如何去划分类别呢？既然是无监督的算法，肯定是没有结果来做训练的。 算法思想 首先最开始的类别我们需...
K-均值聚类算法详解：数据分类与分组
"这篇资源是Kardi Teknomo博士提供的K-均值聚类算法教程，介绍了该算法的基本原理和应用。" K-均值聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象根据它们的特征或属性自动分成K个不同的组，这里的K是一个正...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

文宇肃然

精神和物质鼓励你选一个吧

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值