基于K-means的有限增量聚类算法及k值研究,姚文心,卢志国,聚类算法在数据挖掘、模式识别和信息抽取等领域广泛应用。随着互联网技术的进步,数据呈现动态增长特性。探索如何有效聚类动态数据是当前研究的关键问题。
研究论文-基于K-means的有限增量聚类算法及其k值探讨.pdf
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K-means聚类算法是一种基于分割的无监督学习方法,将数据集分成K个互不重叠的簇,以使每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。该算法简单高效,广泛应用于数据分析和挖掘领域。详细算法步骤包括随机初始化簇中心、将数据点分配到最近的簇、更新簇中心以及迭代优化过程。其原理在于通过迭代优化达到稳定的簇分布。K-means聚类算法简明易懂,执行效率高,因此在多个领域得到广泛应用。
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K-means 的聚类逻辑蛮清晰的,主要靠计算“谁离谁近”,把数据点分到最近的中心里。你要是手上有一堆样本,想看看有没有分组规律,用它还挺合适。孤立点也能得比较稳,结果还挺有参考价值。
K-means的实现过程不算复杂,核心就两个步骤:先随机选中心,不停更新,直到不再变。嗯,像在调频收音机,调到信号位置为止。要注意初始中心点选得不好,聚类效果就偏了。
如果你是用Python写的,可以直接撸个小脚本试试,比如下面这样:
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
别的语言也有,
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