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首頁大數(shù)據(jù)時代Kmeans均值聚類算法的基本原理是什么？
Kmeans均值聚類算法的基本原理是什么？
2020-07-08
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Kmeans算法屬于無監(jiān)督學習的一種聚類算法，這種算法的目的為：在數(shù)據(jù)所屬類別及類別數(shù)量不明確的前提下，依據(jù)數(shù)據(jù)自身的特點對數(shù)據(jù)進行聚類。聚類過程中，對于類別數(shù)量k的選取，需要一定的先驗知識，也可根據(jù)“類內(nèi)間距小，類間間距大“(一種聚類算法的理想情況)為目標進行實現(xiàn)。

一、Kmeans均值聚類算法優(yōu)缺點

優(yōu)點：容易實現(xiàn)。

缺點：收斂到局部最小值，在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上收斂較慢

適用數(shù)據(jù)類型：數(shù)據(jù)型數(shù)據(jù)

二、Kmeans均值聚類算法

Kmeans均值聚類算法主要思想是:在給定K值和K個初始類簇中心點的情況下，把每個點(亦即數(shù)據(jù)記錄)分到離其最近的類簇中心點所代表的類簇中，所有點分配完畢之后，根據(jù)一個類簇內(nèi)的所有點重新計算該類簇的中心點(取平均值)，然后再迭代的進行分配點和更新類簇中心點的步驟，直至類簇中心點的變化很小，或者達到指定的迭代次數(shù)。

具體算法描述如下：

(1)適當選擇k個類的初始中心，最初一般為隨機選取;

(2)在每次迭代中，對任意一個樣本，分別求其到k個中心的歐式距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在的類;

(3)利用均值方法更新該k個類的中心的值;

(4)對于所有的k個聚類中心，重復(2)(3)，類的中心值的移動距離滿足一定條件時，則迭代結束，完成分類。

Kmeans聚類算法原理簡單，效果也依賴于k值和類中初始點的選擇。

三、Kmeans均值聚類的一般流程

1.收集數(shù)據(jù)：使用任意方法

2.準備數(shù)據(jù)：需要數(shù)據(jù)型數(shù)據(jù)來計算距離，也可以將標稱型數(shù)據(jù)映射為二值型數(shù)據(jù)再用于距離計算。

3.分析數(shù)據(jù)：使用任意方法。

4.訓練算法：不適用于無監(jiān)督學習，即無監(jiān)督學習沒有訓練過程。

5.測試算法：應用聚類算法，觀察結果?？梢允褂昧炕恼`差指標如誤差平方和來評價算法的結果。

6.使用算法：可以用于所希望的任何應用，通常情況下，簇質(zhì)心可以代表整個簇的數(shù)據(jù)來做出決策

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