讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法是一种经典的无监督学习算法,被广泛应用于数据挖掘和模式识别领域。该算法的目标是将数据集中的样本划分成 K 个互不重叠的簇,使得每个样本与其所属簇的质心(即簇的中心点)之间的距离最小化。

K-均值聚类算法的步骤如下:

  1. 随机选择 K 个样本作为初始的质心。
  2. 将每个样本分配到与其最近的质心所属的簇。
  3. 重新计算每个簇的质心。
  4. 重复步骤2和3,直到簇的分配不再变化或达到最大迭代次数。

K-均值聚类算法的优点包括:

  1. 简单易实现:K-均值聚类算法的思想简单,易于理解和实现。
  2. 可扩展性:算法对于大规模数据集的处理效果比较好,尤其是当数据集的维度较低时。
  3. 可解释性:聚类结果直观,易于理解和解释。

K-均值聚类算法的缺点包括:

  1. 对初始质心敏感:初始质心的选择对算法的结果有较大影响,不同的初始质心可能会导致不同的聚类结果。
  2. 对离群点敏感:离群点的存在会影响质心的计算,从而影响簇的分配。
  3. 需要预先确定聚类个数 K:聚类个数的选择往往是主观的,不同的 K 可能会得到不同的聚类结果。

为了克服 K-均值聚类算法的缺点,有一些改进的方法被提出,如谱聚类、层次聚类等。这些改进的算法通常能够处理更复杂的数据结构和聚类问题。

相关推荐
梦云澜2 小时前
论文阅读(十二):全基因组关联研究中生物通路的图形建模
论文阅读·人工智能·深度学习
远洋录2 小时前
构建一个数据分析Agent:提升分析效率的实践
人工智能·ai·ai agent
IT古董3 小时前
【深度学习】常见模型-Transformer模型
人工智能·深度学习·transformer
沐雪架构师4 小时前
AI大模型开发原理篇-2:语言模型雏形之词袋模型
人工智能·语言模型·自然语言处理
python算法(魔法师版)5 小时前
深度学习深度解析:从基础到前沿
人工智能·深度学习
kakaZhui5 小时前
【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE
人工智能·深度学习·chatgpt·aigc·llama
struggle20256 小时前
一个开源 GenBI AI 本地代理(确保本地数据安全),使数据驱动型团队能够与其数据进行互动,生成文本到 SQL、图表、电子表格、报告和 BI
人工智能·深度学习·目标检测·语言模型·自然语言处理·数据挖掘·集成学习
佛州小李哥6 小时前
通过亚马逊云科技Bedrock打造自定义AI智能体Agent(上)
人工智能·科技·ai·语言模型·云计算·aws·亚马逊云科技
追求源于热爱!7 小时前
记5(一元逻辑回归+线性分类器+多元逻辑回归
算法·机器学习·逻辑回归
云空8 小时前
《DeepSeek 网页/API 性能异常(DeepSeek Web/API Degraded Performance):网络安全日志》
运维·人工智能·web安全·网络安全·开源·网络攻击模型·安全威胁分析