聚类算法kmeans及kmeans++介绍(含python实现)

发布网友发布时间：2024-10-01 09:03

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热心网友时间：2024-11-03 07:06

本文主要介绍了k-means聚类算法及其改进版kmeans++，以及评估聚类效果的方法。k-means是一种通过寻找数据集中k个簇的质心来描述数据分布的算法，其步骤包括随机选取k个种子，计算点与质心的距离，更新质心直至收敛。选择k值时，可以通过观察模型性能曲线的拐点决定。

kmeans++针对k-means的随机初始值问题进行了优化，通过计算其他点到已选种子的距离，选择较大的距离点作为新种子，直至得到k个种子。评估聚类效果的方法有轮廓系数，它结合凝聚度和分离度，值越大，聚类效果越好。还可以通过误差平方和来衡量。

关于k-means的其他问题，虽然EM算法保证了其收敛性，而k-means和KNN的主要区别在于，k-means是非监督学习的聚类算法，KNN则是监督学习的分类算法。实践中，k-means可以通过Python实现，如定义高斯分布并可视化聚类结果。