机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据点分为 K 个不同的聚类。下面是对 K-均值聚类算法及其优缺点的讲解:

算法步骤:

  1. 随机选择 K 个初始聚类中心。
  2. 将每个数据点分配到最近的聚类中心。
  3. 更新每个聚类的中心,将其设置为该聚类包含的所有数据点的平均值。
  4. 重复步骤 2 和 3,直到聚类中心不再变化或达到预定义的收敛条件。

优点:

  1. 简单而直观,易于实现和理解。
  2. 可用于大型数据集,具有较高的可伸缩性。
  3. 适用于发现球状簇。

缺点:

  1. 对于非球状簇、不同大小的簇和噪声数据的处理效果较差。
  2. 对初始聚类中心的选择较为敏感,可能会导致收敛到局部最优解。
  3. 需要预先指定聚类的数量 K,这对于没有先验知识的情况下可能是困难的。

总结:K-均值聚类是一种简单而常用的聚类算法,适用于大型数据集和球状簇。然而,它的效果可能会受到初始聚类中心的选择和对 K 的预设值的敏感性,且在处理非球状簇、不同大小的簇和噪声数据时效果较差。

相关推荐
无难事者若执1 小时前
新手村:逻辑回归-理解03:逻辑回归中的最大似然函数
算法·机器学习·逻辑回归
达柳斯·绍达华·宁1 小时前
自动驾驶04:点云预处理03
人工智能·机器学习·自动驾驶
IT从业者张某某1 小时前
机器学习-04-分类算法-03KNN算法案例
算法·机器学习·分类
补三补四2 小时前
k近邻算法K-Nearest Neighbors(KNN)
人工智能·机器学习
databook2 小时前
线性判别分析(LDA):降维与分类的完美结合
python·机器学习·scikit-learn
硅谷秋水3 小时前
大语言模型智体的综述:方法论、应用和挑战(下)
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·自然语言处理
林泽毅4 小时前
SwanLab Slack通知插件:让AI训练状态同步更及时
深度学习·机器学习·强化学习
Shockang4 小时前
机器学习的一百个概念(5)数据增强
人工智能·机器学习