。

算法的目标是最小化簇内的点到簇中心的距离总和。

下面#xff0c;我们将从

K-means

的底层原理、算法步骤、数学基础、距离度量方法、参数选择、优缺点

源代码实现

个簇。

算法的目标是最小化簇内的点到簇中心的距离总和。

下面我们将从

K-means

的底层原理、算法步骤、数学基础、距离度量方法、参数选择、优缺点

源代码实现

个簇clusters使得每个数据点属于距离最近的簇中心。

通过反复调整簇中心的位置K-means

核心思想

通过最小化簇内距离的平方和使得数据点在簇内聚集。

簇中心Centroid簇中心是簇中所有点的平均值表示簇的中心位置。

簇分配和更新K-means

K-means

聚类的流程分为两个主要步骤分配Assignment和更新Update。

以下是详细步骤

初始化簇中心

对于数据集中的每个点将它分配到最近的簇中心对应的簇。

这里的“距离”通常使用欧氏距离Euclidean

更新步骤Update

根据当前的簇分配重新计算每个簇的中心即计算簇内所有点的均值作为新的簇中心。

不断重复分配和更新步骤直到簇中心不再发生变化收敛或达到指定的最大迭代次数。

K-means

SquaresWCSS即每个点到其所属簇中心的距离的平方和公式如下

表示数据点

简单高效在样本数量较少或维度较低时效果很好。

收敛速度快在适合的初始中心选择下K-means

对初始点敏感初始簇中心的选择对最终结果影响较大。

只能发现球形簇K-means

假设每个簇是凸形且大小相近不能处理非球形的簇。

对离群点敏感离群点会影响簇的中心计算。

K-means

kmeans.cluster_centers_print(Cluster

labels:,

是一种改进的初始化方法可以帮助选择更合理的初始中心减少陷入局部最优的风险。

K-means

随机选择一个点作为第一个中心。

对于每个点计算其与已选择中心的最小距离。

根据与最近中心的距离平方值选择下一个中心概率越大则越有可能成为下一个中心。

10.

是一种简单、快速的聚类算法广泛应用于数据聚类任务。

通过反复优化簇中心位置K-means

不断收敛并找到数据的聚类结构。

然而它对初始条件敏感对簇形状有限制适合于球形且均匀分布的簇。

在实际应用中可通过结合