锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

聚类分析的k-means

经验分享睿知

常用的聚类 (k-means ， k-means算法是聚类算法或分类算法k means - 。然后将预先输入的N个数据对象划分为k 聚类使得得到的聚类满足同一聚类中的对象具有较高的相似度；但不同聚类中的对象相似度较小 ， 聚类的相似度是利用每一个聚类中物体的平均值来计算得到一个“中心物体”(重心)，k means算法最经典 。

1、八: 聚类算法K- means(20191223-29【聚类分析的k-means】学习内容:无监督聚类算法KMeansk means:模型原理、收敛过程、超参数的选取聚类 分析是发现数据中数据对象之间的关系，并将不同的聚类类型:聚类旨在发现有用的对象聚类 。现实中我们使用的聚类类型很多，用不同的聚类类型划分数据的结果是不一样的 。基于原型(Prototype-based):一个集群是一个对象的集合，其中每个对象与定义该集群的原型之间的距离比其他集群之间的距离更近 。如(b)所示，原型是中心点 ， 一个聚类中的数据离它的中心点比离另一个聚类的中心点近 。

这种簇趋向于球形 。基于密度:聚类是对象的密度区域，(d)显示基于密度的聚类 。当聚类是不规则的或交织的，并且存在早晨和异常值时，通常使用基于密度的聚类定义 。有关群集的更多介绍，请参考数据挖掘简介 。基本聚类 分析算法1 。K-means:基于原型，分割距离技术，它试图找到用户指定的聚类数(k) 。

2、5.2.2K-Mean 聚类算法KMeans算法是典型的基于距离的非分层聚类算法 。在最小化误差函数的基础上，将数据分成预定数量的类k，以距离作为相似性评价指标，即两个对象之间的距离越近，其相似性越大 。对于算法过程的连续属性，先对每个属性值的零均值进行标准化，再计算距离 。在KMeans 聚类算法中，一般需要测量样本之间的距离、样本与聚类之间的距离、聚类之间的距离 。零均值归一化也叫标准差归一化，处理数据的平均值为0，标准差为1 。

3、k- means算法是 聚类算法还是分类算法k means聚类算法原理kmeans算法接受参数k；然后将预先输入的N个数据对象划分为k 聚类使得得到的聚类满足同一聚类中的对象具有较高的相似度；但不同聚类中的对象相似度较小 。聚类的相似度是利用每一个聚类中物体的平均值来计算得到一个“中心物体”(重心) 。k means算法最经典 。它是十大经典数据挖掘算法之一 。k means算法的基本思想是:以空间中的K点为中心聚类，

    推荐阅读


    上一篇：采购订单执行情况分析

    下一篇：一致性分析对照表