值机

聚类分析,又被称为统计分类法,是一种数据挖掘技术,它通过分析已知样本,从中发现相似度组(簇)的统计分析。K均值聚类(K-Means Clustering)是一种最常用的聚类分析算法,K均值聚类算法的目的是将样本点分成K个相似的组,即划分K簇。

K均值聚类算法的基本原理是:第一步是随机选取K个中心点,该中心点为K类数据的质心;第二步是利用向量距离的概念计算每个样本点到K个中心点的距离,将样本点分配给距离最小的中心点;第三步是更新K个中心点的位置,更新方法是将每一类数据的均值作为新的中心点;第四步是重复第二步和第三步,直到质心的值不再发生变化或者准则函数的值达到最小。

K均值聚类算法是一种典型的属于无监督学习的,很容易理解、实现,也很容易给出优化结果。它除了可以应用在常见的数据分析问题,还可以广泛用于图像处理、自然语言分析、计算机视觉以及机器学习等领域中。K均值聚类算法尽管具有较好的效果,但是如果数据在空间上不是太均匀分布,它容易收到噪声干扰或者局部极小值影响,那么也就存在不能准确和可靠收敛到最优解的可能性。

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