K-均值聚类算法
2023-12-28 12:19:16
K-均值聚类算法是一种无监督学习算法,用于将数据集中的样本划分为K个不同的群集,其中K是用户事先指定的。该算法的目标是使得每个样本点与其所属群集的中心点(即聚类中心)之间的距离最小化。
算法步骤如下:
- 随机选择K个聚类中心。
- 将每个样本点分配给离其最近的聚类中心。
- 重新计算每个聚类中心的位置,即取每个簇中点的平均值作为新的聚类中心。
- 重复步骤2和3,直到聚类中心的位置不再变化或达到指定的迭代次数。
K-均值聚类算法的优点包括:
- 简单易实现,计算速度较快。
- 对于具有明显区分的聚类效果较好,适用于数据集中存在不相交的簇。
K-均值聚类算法的缺点包括:
- 需要事先指定簇的个数K,如果K的选择不合适,可能会导致聚类效果不佳。
- 对于非球形簇或具有不同大小的簇,效果可能较差。
- 对于包含噪声或离群点的数据集,可能会导致聚类中心的偏移。
因此,在使用K-均值聚类算法时,需要根据具体数据集的特点和需求进行适当的参数选择和结果评估,以达到最佳的聚类效果。
文章来源:https://blog.csdn.net/m0_65150886/article/details/135252475
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