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k值聚类分析,spss聚类分析结果解读

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K均值值聚类方差分析表描述什么K均值值聚类方差分析表描述对聚类结果的影响更大 。K-means 值聚类是最著名的划分聚类算法 ， 给定一组数据点和所需的聚类数，K由用户指定 ， K-means算法按照一定的距离函数将数据重复划分为K个聚类，聚类的定义分析Clustering分析是指将一组物理的或抽象的对象分组到由相似对象组成的多个类中的过程分析 。

1、Kmeans聚类算法简介(有点枯燥1 。Kmeans聚类算法简介由于其出色的速度和良好的可扩展性，KMeans聚类算法可以算是最著名的聚类方法 。Kmeans算法是一个反复移动类中心点的过程 。它将类的中心点(也称为重心)移动到其成员的平均位置，然后重新划分其内部成员 。k是算法计算的超参数，表示类别数；Kmeans可以自动将样本分配到不同的类，但不能决定划分多少个类 。

有时候，课时数是由问题内容指定的 。例如，一家鞋厂有三种新款式 ， 它想知道每种新款式的潜在客户是谁，所以它对客户进行了调查，并从数据中找出了三个类别 。还有一些问题没有指定聚类数 ， 最优聚类数是不确定的 。后面我会详细介绍一些估算最优聚类数的方法 。Kmeans的参数是类的重心位置及其内部观测的位置 。与广义线性模型和决策树类似，Kmeans参数的最优解也是以最小化代价函数为目标 。

2、K-Means聚类原理KMeans是最常用的聚类算法之一 。该算法最大的特点是简单易懂，运算速度快 ， 但只能适用于连续数据，聚类前必须手动指定分成几类 。假设有一些点分散在一条直线上，现在需要对这些点进行聚类分析 。第一步是考虑我们希望最终将这些点分成多少类 。假设我们想分成三类 。第二步 ， 从这些点中随机选取三个点作为initialcluster的第三步，计算第一个点F到这三个初始簇的距离 。步骤4，将第一个点归属于最近的簇，重复步骤3/4，判断所有点的归属 。第五步，计算每个聚类的平均值 ， 然后像以前一样，通过计算每个点到这些平均值的距离来重新判断每个点属于哪个聚类 。判断每个点的归属后，重新计算均值，计算均值来判断归属，直到聚类的簇不再有明显变化 。上面的聚类效果很差，还不如我们肉眼聚类的效果 。

3、常用聚类(K-means,DBSCAN一年前，当我需要用到聚类算法的时候，我从一些sklearn文档和博客中粗略的整理了一些相关的知识，记录在我的电子笔记中 。现在发到网上，那时候很乱 。以后我会慢慢整理完善内容，作为备忘录 。之前电影标签信息的聚类结果作为隐式反馈放入SVD进行训练 。有两个使用条件熵定义的同质性度量的小例子:sklearn 。度量标准 。homogeneity _ score:每个聚类类只包含一个类别的程度度量 。

sk learn . metrics . v _ measure _ score:以上两者的折中:V2 *(同质性*完备性)/(同质性 完备性)可以作为聚类结果的度量 。sk learn . metrics . adjusted _ rand _ score:调整后的rand系数 。

4、聚类 分析(clusteranalysis我们来看看聚类分析 。现在流行的聚类方法是K-means 值聚类 ， 属于分段聚类法 。KMeans算法的思想很简单 。对于给定的样本集，根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。目标是最小化Esum(x\miu_i) ， 其中\miu_i是每个聚类的平均值 。直接求上述公式的最小值并不容易，这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。

【k值聚类分析,spss聚类分析结果解读】上面的图A代表初始数据集，假设k3 。在图B中，我们随机选取三个K类别对应的类别质心 ， 即图中的红绿和草绿质心，然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离，将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别，如图c所示，计算样本与红绿和草绿质心的距离后，第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时 ， 我们找到我们当前点的新质心，分别标记为红色、绿色和草绿色，重复这个过程 ， 将所有点的类别标记为最近质心的类别，找到新质心 。
5、kmeans聚类算法优缺点的优缺点如下:1 。优点K-means算法是解决聚类问题的经典算法，简单快速，对于处理大型数据集 ， 该算法具有相对的可扩展性和高效性，因为其复杂度约为O(nkt)O(nkt)O(nkt)，其中N为所有对象的个数 ， K为聚类个数，T为迭代次数 。通常是 。

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