机器学习-什么是 k-means?

1、什么是 k-means?

k-means是一种无监督的分类学习算法。它的基本原理是以距离作为相似度的评价指标,用样本点到类别中心的误差平方和作为聚类好坏的评价指标,通过迭代的方法使总体分类的误差评分和函数达到最小的聚类方法。

2、 k-means聚类的k如何确定 ?

确定k-means聚类的k值是一个重要的问题。一种常用的方法是肘部法,即随着k值增大,误差值会越来越小,选择使误差平方和下降最快的k值作为最优的k值。另一种方法是使用轮廓系数,结合内聚度和分离度两种因素来评价不同k值下的聚类效果,选择轮廓系数最大的k值作为最优的k值。

3、k-means聚类的优缺点 ?

k-means聚类的优点包括简单、易于理解和实现,以及时间复杂度低。然而,它也有一些缺点。首先,k-means需要对均值给出定义,并且需要预先指定要聚类的数目k。其次,一些过大的异常值会对聚类结果产生很大影响。此外,k-means算法对初始选值敏感,可能导致不同的初始选值产生不同的聚类结果。最后,k-means更适合球形聚类,对于非球形或不规则形状的聚类可能效果不佳。

4、k-means聚类和层次聚类的差异 ?

k-means聚类和层次聚类的主要差异在于聚类的方式和适用场景。k-means聚类是一种基于距离的聚类方法,通过迭代将数据划分为k个固定的聚类。而层次聚类则通过构建树状图来揭示数据的层次结构,可以聚类成其他形状,并且不需要预先制定聚类数。因此,在选择聚类方法时,需要根据数据集的特征和对聚类结果的期望来决定。

5、k-means聚类如何更好地规避初始点的选择对模型造成的误差 ?

为了更好地规避初始点的选择对k-means模型造成的误差,可以采取一些策略。例如,可以多次运行k-means算法,每次使用不同的初始点,并选择最优的聚类结果。另外,也可以采用一些改进的k-means算法,如k-means++,它使用更智能的初始点选择策略来减少误差。

6、k-means 聚类 和DBSCAN 模型的差异和优缺点

k-means聚类和DBSCAN模型在聚类方法、适用场景和优缺点等方面存在显著差异。k-means是基于距离的聚类方法,适用于凸数据集和球形聚类,但对初始选值和异常值敏感。而DBSCAN是基于密度的聚类方法,可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,并在聚类的同时发现异常点,但对密度不均匀的数据集聚类效果可能不佳。

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