K-meansK-MEANS算法的工作原理及流程

发布网友 发布时间：2024-10-01 16:24

我来回答

共1个回答

热心网友 时间：2024-10-18 04:52

K-means算法是一种常用的聚类方法，它以聚类个数k和包含n个数据对象的数据库作为输入，目标是输出满足方差最小标准的k个聚类。其工作流程分为几个步骤：

首先，从这n个数据对象中随机选取k个作为初始聚类中心（步骤1）。

接着，对于每个数据对象，通过计算其与初始聚类中心的距离，将其归入距离最近的聚类（步骤2）。聚类中心则更新为该聚类内所有对象的均值，以反映新分配的数据特征。

这个过程会持续进行，不断重新分配对象和更新聚类中心，直到所有聚类的中心不再发生变化（步骤3和4）。聚类的目的是使得同一聚类内的对象相似度高，而不同聚类间的对象相似度低，这通常通过计算均方差等标准测度函数来评估聚类的凝聚度和分离度。

最后，k-means算法通过不断迭代，直到聚类的统计特性达到稳定状态，每个聚类的特征被准确地捕捉和描述，从而形成各聚类本身紧凑，彼此间有明显区别的结果。

K-means算法是硬聚类算法，是典型的局域原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。

热心网友 时间：2024-10-18 04:46

K-means算法是一种常用的聚类方法，它以聚类个数k和包含n个数据对象的数据库作为输入，目标是输出满足方差最小标准的k个聚类。其工作流程分为几个步骤：

首先，从这n个数据对象中随机选取k个作为初始聚类中心（步骤1）。

接着，对于每个数据对象，通过计算其与初始聚类中心的距离，将其归入距离最近的聚类（步骤2）。聚类中心则更新为该聚类内所有对象的均值，以反映新分配的数据特征。

这个过程会持续进行，不断重新分配对象和更新聚类中心，直到所有聚类的中心不再发生变化（步骤3和4）。聚类的目的是使得同一聚类内的对象相似度高，而不同聚类间的对象相似度低，这通常通过计算均方差等标准测度函数来评估聚类的凝聚度和分离度。

最后，k-means算法通过不断迭代，直到聚类的统计特性达到稳定状态，每个聚类的特征被准确地捕捉和描述，从而形成各聚类本身紧凑，彼此间有明显区别的结果。

K-means算法是硬聚类算法，是典型的局域原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。