网站论文首页布局技巧,深圳注册公司需要什么资料,最新网站建设常见问题,黑科技赚钱软件K-均值#xff08;K-means#xff09;是一种常用的无监督学习算法#xff0c;用于将数据集中的样本分成 K 个簇。该算法的过程大致如下#xff1a;
1. 随机初始化 K 个聚类中心#xff08;centroid#xff09;。 2. 将每个样本分配到与其最近的聚类中心所代表的簇。 3. …K-均值K-means是一种常用的无监督学习算法用于将数据集中的样本分成 K 个簇。该算法的过程大致如下
1. 随机初始化 K 个聚类中心centroid。 2. 将每个样本分配到与其最近的聚类中心所代表的簇。 3. 根据所分配到每个簇的样本更新该簇的聚类中心。 4. 重复步骤 2 和步骤 3直到聚类中心不再发生变化或达到迭代次数。
K-均值聚类的优点包括
1. 简单且易于实现计算速度快。 2. 可以应用于大规模数据集。 3. 对于具有明显分隔的簇效果良好。
K-均值聚类的缺点包括
1. 需要预先指定簇的数量 K。 2. 对初始聚类中心的选择敏感可能会收敛到局部最优解。 3. 对于不规则形状的簇效果不佳。 4. 对离群值敏感离群值可能会影响聚类效果。
在应用 K-均值聚类算法时需要根据具体的数据集特点和要达到的聚类目标来合理选择参数以获得较好的聚类效果。
