佛山做网站的公司有哪些,无人在线观看高清视频单曲播放,专业高端网站建设服务公司,网站付款链接怎么做K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法#xff0c;目的是将一组数据点分为 K 个聚类。它的主要思想是通过迭代的方式不断调整聚类中心的位置#xff0c;使得数据点与最近的聚类中心之间的距离最小。
算法步骤如下#xff1a;
初始化 K 个聚类中心#xff0c;可以随机…K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法目的是将一组数据点分为 K 个聚类。它的主要思想是通过迭代的方式不断调整聚类中心的位置使得数据点与最近的聚类中心之间的距离最小。
算法步骤如下
初始化 K 个聚类中心可以随机选择数据点作为聚类中心或者使用其他初始化方法将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所在的类别中对于每个聚类重新计算其聚类中心即所有数据点的平均值重复步骤 2 和 3直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
K-均值聚类算法的优点包括
算法简单易于实现和扩展能够自动发现数据中的聚类结构无需标记数据集适用于处理大规模数据集时间复杂度为 O(n * K * I)其中 n 是数据点的数量K 是聚类数I 是迭代次数。
K-均值聚类算法的缺点包括
对于非凸形状的数据分布效果不佳对于不同大小和密度的聚类效果不佳对于具有噪声的数据集容易受到噪声的影响聚类个数 K 需要预先设定且对最终结果有较大影响。
因此在使用 K-均值聚类算法时需要根据数据特点进行合理的参数选择和预处理以达到较好的聚类效果。
