讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类(K-means clustering)算法是一种无监督学习算法,用于将具有相似特征的数据点分组。它是常用的聚类方法之一,能够对大量数据进行高效的聚类分析。其主要思想是将数据点分成 K 个不同的组,每个组内的点与组心的距离最小化,而不同组之间的距离最大化。

算法步骤:

  1. 随机选取 K 个点作为初始的 K 个聚类中心;
  2. 对每个数据点,计算其和 K 个聚类中心的距离,将其分到距离最近的聚类中心所在的组;
  3. 对于每个聚类组,计算其中所有数据点的平均值,将这个平均值作为新的聚类中心;
  4. 重复步骤2、3直到聚类中心不发生改变或达到最大迭代次数。

优点:

  1. 简单易用,实现容易;
  2. 可以处理大量数据,速度较快;
  3. 能够处理非常大的数据集。

缺点:

  1. 需要人为指定 K 的值,且对初始聚类中心的选择比较敏感;
  2. 对于非球形或非凸形状的数据分布效果不好;
  3. 容易收敛到局部最优解,不能保证全局最优。

总的来说,K-均值聚类算法是一种高效的聚类方法,适用于大规模数据集,但其结果受 K 值和初始中心的选择影响较大,需要根据实际情况进行调整。

相关推荐
梭七y1 小时前
【力扣hot100题】(032)排序链表
算法·leetcode·链表
SsummerC1 小时前
【leetcode100】数组中的第K个最大元素
python·算法·leetcode
编程绿豆侠1 小时前
力扣HOT100之链表:206. 反转链表
算法·leetcode·链表
永恒迷星.by2 小时前
文件操作(c语言)
c语言·c++·算法·文件操作
还有你Y2 小时前
MIMO预编码与检测算法的对比
算法·预编码算法
凯强同学3 小时前
第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python 大学 C 组:7.翻转
python·算法·蓝桥杯
记得早睡~3 小时前
leetcode51-N皇后
javascript·算法·leetcode·typescript
lancyu4 小时前
C语言--插入排序
c语言·算法·排序算法
点云SLAM4 小时前
C++20新增内容
c++·算法·c++20·c++ 标准库
独好紫罗兰5 小时前
洛谷题单3-P1217 [USACO1.5] 回文质数 Prime Palindromes-python-流程图重构
开发语言·python·算法