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2020-06-18 閱讀量: 1507
機器學(xué)習(xí)第二天作業(yè)知識點整理

KMeans的原理

  1. 先從沒有標(biāo)簽的元素集合A中隨機取k個元素作為k個子集各自的中心
  2. 分別計算剩下的元素到k個子集中心的距離，將這些元素分別劃歸到最近的子集
  3. 根據(jù)聚類結(jié)果，重新計算中心（子集中所有元素各個維度的算數(shù)平均數(shù)）
  4. 將集合A中全部元素按照新的中心然后再重新聚類
  5. 重復(fù)以上步驟，直到聚類的結(jié)果不再發(fā)生變化

KMeans的優(yōu)點

  1. 原理比較簡單，實現(xiàn)也很容易，收斂速度快。
  2. 球狀聚類效果較優(yōu)。
  3. 算法的可解釋度比較強。
  4. 主要需要調(diào)參的參數(shù)僅僅是簇數(shù)k。

KMeans的缺點

  1. K值的選取不好把握，需要自己選擇。
  2. 對于不是凸的數(shù)據(jù)集比較難收斂。
  3. 如果各隱含類別的數(shù)據(jù)不平衡，比如各隱含類別的數(shù)據(jù)量嚴(yán)重失衡，或者各隱含類別的方差不同，則聚類效果不佳。
  4. 采用迭代方法，得到的結(jié)果只是局部最優(yōu)。
  5. 對離群點和孤立點比較敏感。
  6. 初始聚類中心需要多次選擇。
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暫無數(shù)據(jù)
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