首例CSDN_AI文章-- K-均值聚类算法

2023-11-29 18:44

本文主要是介绍首例CSDN_AI文章-- K-均值聚类算法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法,用于将数据集分成 K 个不同的组,以最小化每组内部的方差。

该算法包括以下步骤:

1.初始化:随机选择 K 个数据点作为初始聚类中心。

2.分配:将每个数据点分配到与其最近的聚类中心。

3.更新:根据分配的数据点重新计算每个聚类的中心。

4.继续迭代:重复执行步骤 2 和 3 直到聚类中心稳定或达到预定的迭代次数。

5.输出:最终得到的 K 个聚类。

优点:

  1. 简单、易于实现和理解。
  2. 可以处理大数据集。
  3. 可以用于聚类分析、数据预处理、图像分割等领域。

缺点:

  1. 需要预先指定 K 值,且对 K 的选择非常敏感。
  2. 对异常值非常敏感。
  3. 结果可能受到初始聚类中心的影响。
  4. 只能处理数值型数据,而不能处理类别型数据。

总之,K-均值聚类算法是一种能够有效地识别数据集中的不同群体的算法,但需要注意其缺点。在实际应用中,需要根据数据特点和需求选择适当的聚类算法。

假设有以下数据集:

样本点x1x2
数据点111
数据点212
数据点322
数据点454
数据点565
数据点675</

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