机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法,用于将数据分成K个不同的类别。该算法将每个数据点都视为一个向量,并通过计算各数据点之间的距离来确定它们所属的类别。具体地说,该算法的流程如下:

  1. 选择K个随机的点作为初始聚类中心;
  2. 对每个数据点,计算其与K个聚类中心之间的距离,并将其分配到距离最近的聚类中心所代表的类别;
  3. 对于每个类别,重新计算其聚类中心;
  4. 重复步骤2和3,直到聚类中心不再改变或达到预设停止条件。

K-均值聚类算法的优缺点如下:

优点:

  1. 实现简单,并且计算速度快,适用于大规模数据集。
  2. 对于处理高纬数据集有很好的可扩展性。
  3. 一般情况下效果还不错,并且容易解释结果。

缺点:

  1. 必须预先指定K值,而且对于不同的初值,算法会得到不同的结果。
  2. 对于非球形的类别分布效果不佳,因为K-均值聚类算法假设每个类别的形状都是球形的。
  3. 对于含有噪声或异常值的数据集表现不佳,因为它容易受到极端值的影响。
相关推荐
qinyia37 分钟前
Wisdom SSH 是一款创新性工具,通过集成 AI 助手,为服务器性能优化带来极大便利。
服务器·人工智能·ssh
昨日之日20063 小时前
Wan2.2-S2V - 音频驱动图像生成电影级质量的数字人视频 ComfyUI工作流 支持50系显卡 一键整合包下载
人工智能·音视频
纪元A梦3 小时前
贪心算法应用:化工反应器调度问题详解
算法·贪心算法
深圳市快瞳科技有限公司4 小时前
小场景大市场:猫狗识别算法在宠物智能设备中的应用
算法·计算机视觉·宠物
liulilittle4 小时前
OPENPPP2 —— IP标准校验和算法深度剖析:从原理到SSE2优化实现
网络·c++·网络协议·tcp/ip·算法·ip·通信
SEO_juper6 小时前
大型语言模型SEO(LLM SEO)完全手册:驾驭搜索新范式
人工智能·语言模型·自然语言处理·chatgpt·llm·seo·数字营销
攻城狮7号6 小时前
腾讯混元翻译模型Hunyuan-MT-7B开源,先前拿了30个冠军
人工智能·hunyuan-mt-7b·腾讯混元翻译模型·30个冠军
superlls6 小时前
(算法 哈希表)【LeetCode 349】两个数组的交集 思路笔记自留
java·数据结构·算法
zezexihaha6 小时前
从“帮写文案”到“管生活”:个人AI工具的边界在哪?
人工智能
算家云6 小时前
nano banana官方最强Prompt模板来了!六大场景模板详解
人工智能·谷歌·ai大模型·算家云·ai生图·租算力,到算家云·nano banana 提示词