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kmeans算法分析

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kmeans 算法什么事？kmeansClustering算法什么事？kmeans 算法如何用Python 1实现 。从Kmeans开始，Kmeans是一个非常基础的聚类算法，它采用了迭代的思想，这里就不说它的原理了，大数据情况下的距离计算优化elkanKMeans 算法和优化MiniBatchKMeans 算法 。

1、K-means原理、优化、应用KMeans 算法 is无监督聚类算法 ， 实现起来比较简单，聚类效果也比较好 ， 所以应用比较广泛 。KMeans 算法有很多变种 。本文从最传统的KMeans 算法入手，在此基础上描述了KMeans的优化变型方法 。包括初始化优化KMeans和距离计算优化elkanKMeans 算法以及大数据情况下的优化MiniBatchKMeans 算法 。

让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。1.随机选择k个聚类的初始中心 。2.对于任意一个样本点，求其到k个聚类中心的距离，将该样本点归入距离最小的中心的聚类中 。3.在每次迭代期间，通过平均值更新每个聚类的中心点(质心) 。4.对于k个聚类中心，经过两三步迭代更新后，如果位置点变化很小(可以设置阈值)，则认为是稳定的 ， 迭代结束 。

2、典型的聚类 算法有哪些,并简述K-means 算法的原理及不足?典型聚类算法Yes:k means算法:将N个数据点分成k个聚类，每个数据点属于最近的一个聚类 ， 用所有点的平均值计算聚类的中心点 。层次聚类算法:通过不断合并或分裂聚类来建立聚类树，包括内聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法 。密度聚类算法:由给定的密度阈值确定聚类 ， 相对密集的区域视为聚类的中心点，稀疏的区域视为噪声 。基于概率模型的聚类算法:利用统计方法，用概率分布模型来描述数据，通过最大似然函数来确定聚类 。

Kmeans 算法是常用的聚类算法 ， 其原理如下:初始化:随机选取k个初始质心，每个质心代表一个簇的中心点 。分配:对于每个数据点 ， 计算其到k个质心的距离，并将其分配给由最近质心表示的簇 。重新计算质心:对于每个聚类，重新计算其所有点的平均值，以获得新的质心位置 。重复步骤2和3，直到质心位置不再改变或达到预定的迭代次数 。
【kmeans算法分析】
3、机器学习| kmeans聚类 算法学习总结

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