网站建设公司选择意见书,省住房城乡建设厅门户网站,珠海网站设计多少钱,广告发布形式有哪几种K-均值聚类#xff08;K-means clustering#xff09;是一种常用的无监督学习算法#xff0c;用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇#xff0c;使得簇内的样本点相似度最高#xff0c;而簇间的样本点相似度最低。
算法步骤如下#xff1a;
随机…K-均值聚类K-means clustering是一种常用的无监督学习算法用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇使得簇内的样本点相似度最高而簇间的样本点相似度最低。
算法步骤如下
随机选择K个初始中心点作为簇的质心。将每个样本点分配给离其最近的质心形成K个簇。计算每个簇的质心作为新的质心。重复步骤2和步骤3直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数。
K-均值聚类算法的优点如下
简单易实现计算复杂度较低。适用于大规模数据集可以处理大量数据。可以灵活地选择簇的数量K。
K-均值聚类算法的缺点如下
对初始质心的选择敏感可能会陷入局部最优解。需要提前确定簇的数量K但在实际应用中往往无法准确确定。对离群点异常值敏感可能会影响簇的划分结果。
总结起来K-均值聚类算法是一种简单而有效的聚类算法适用于大规模数据集但对初始质心的选择和簇的数量的确定十分重要且对异常点敏感。在应用时需要根据具体问题进行调参和处理。
