南京网站制作费用,交互ui培训,计算机有哪些专业,成都小程序商城开发K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法#xff0c;用于将数据集划分为 K 个不同的类别#xff0c;每个类别由其内部的数据点表示。该算法通过将每个数据点分配到离其最近的聚类中心#xff0c;并且根据新的聚类中心更新聚类的位置来迭代地优化聚类的结果。
算法步骤用于将数据集划分为 K 个不同的类别每个类别由其内部的数据点表示。该算法通过将每个数据点分配到离其最近的聚类中心并且根据新的聚类中心更新聚类的位置来迭代地优化聚类的结果。
算法步骤
初始化 K 个聚类中心可以是随机选择的数据点或者人为指定的位置。将每个数据点分配给离其最近的聚类中心。对于每个聚类计算其内部数据点的均值并将均值作为新的聚类中心。重复步骤2和3直到聚类中心的变化小于某个阈值或者达到预定的迭代次数。
优点
简单易实现计算复杂度相对较低。可以有效地处理大规模数据集。对于圆形或球形的聚类表现较好。
缺点
需要预先指定聚类个数 K。对于不同的随机初始值可能收敛到不同的局部最优解。对于非球形或非凸形状的聚类效果较差。对异常值敏感。
总结 K-均值聚类是一种简单且常用的聚类算法适用于对没有标签的数据集进行分类。然而由于其一些限制如需要预先指定聚类个数和对数据分布有一定的假设因此在实际应用中需要根据具体问题选择合适的聚类算法。
