讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法是机器学习中一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分为 K 个不同的类别。

算法步骤如下:

  1. 选择 K 个初始的中心点(聚类中心)作为初始的类别中心。
  2. 将数据集中的每个样本点分配到距离其最近的中心点所在的类别中。
  3. 重新计算每个类别的中心点,即将类别内的样本点的均值作为新的中心点。
  4. 重复第2步和第3步,直到类别中心的位置不再发生变化,或达到指定的迭代次数。

K-均值聚类算法的优点如下:

  1. 简单易实现:K-均值算法的基本思想简单,算法步骤清晰,易于理解和实现。
  2. 效率高:K-均值算法对于大规模数据集也有较好的扩展性,算法的时间复杂度较低。
  3. 可解释性强:K-均值算法的结果较为直观,聚类结果对应着样本点所在的类别。

K-均值聚类算法的缺点如下:

  1. 初始中心点的选择对结果有影响:初始中心点的选择对算法的结果有较大的影响,不同的初始点可能导致不同的聚类结果。
  2. 对异常值敏感:K-均值算法对异常值(离群点)较为敏感,异常值可能会对聚类结果产生较大的影响。
  3. 需要事先指定类别数:K-均值算法需要事先指定聚类的类别数 K,这对于某些应用场景来说可能是一个难以确定的参数。

需要注意的是,K-均值聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法,适合于处理数值型数据。对于非数值型数据,需要将其转换为数值型数据进行处理。

相关推荐
feifeikon4 分钟前
SFT与Lora
人工智能·深度学习·机器学习
马特说16 分钟前
金融时间序列机器学习训练前的数据格式验证系统设计与实现
python·机器学习·金融
偷偷的卷16 分钟前
【算法笔记 day three】滑动窗口(其他类型)
数据结构·笔记·python·学习·算法·leetcode
北京地铁1号线23 分钟前
Zero-Shot(零样本学习),One-Shot(单样本学习),Few-Shot(少样本学习)概述
人工智能·算法·大模型
凤年徐44 分钟前
【数据结构】时间复杂度和空间复杂度
c语言·数据结构·c++·笔记·算法
kualcal1 小时前
代码随想录17|二叉树的层序遍历|翻转二叉树|对称二叉树
数据结构·算法
满分观察网友z1 小时前
从混乱到有序:我用“逐层扫描”法优雅搞定公司组织架构图(515. 在每个树行中找最大值)
后端·算法
满分观察网友z2 小时前
一行代码的惊人魔力:从小白到大神,我用递归思想解决了TB级数据难题(3304. 找出第 K 个字符 I)
后端·算法
zhangfeng11332 小时前
机器学习 YOLOv5手绘电路图识别 手绘电路图自动转换为仿真软件(如LT Spice)可用的原理图,避免人工重绘
人工智能·yolo·机器学习
字节卷动2 小时前
【牛客刷题】活动安排
java·算法·牛客