K均值聚类算法

收敛速度快:在大多数情况下,K-means算法能够较快速地收敛到局部最优解。优化迭代功能:可以在已经求得的聚类基础上进行迭代修正,提高聚类的准确性。K-means算法的缺点:准确度上比不上有监督学习的算法对噪声和离群点敏感:对噪声和离群点敏感,这些点可能会影响聚类中心的计算。需要预设聚类数目:需要预先设定K值(...

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

K均值:是一种硬聚类方法,即每个数据点被划分到一个且仅一个聚类中。聚类的归属是明确无误的。适合于聚类边界明确、聚类间隔较大的数据集。这个算法较为简单直接,计算效率高,但对于复杂或模糊边界的数据集灵活性较低。C均值:是一种软聚类方法,允许数据点以一定的隶属度或概率属于多个聚类。这意味着数据点可以同时...

详解C++ 实现K-means算法

对于大数据集,K-means算法是相对高效的,因为它的复杂度是线性的,即O(n)。当集群之间的区别明显且数据分布紧凑时,K-means算法表现良好。缺点:需要预先指定集群数量K,这在实际应用中可能是一个挑战。对初始质心的选择敏感,不同的初始质心可能导致完全不同的结果。只能发现球形的集群,对于非球形或复杂形状的集...

水务一线 | 知己知彼,用水量聚类分析一年内城市用水量的变化规律

(1)城市年用水量的周期性和变化特征可采用K均值聚类算法进行理论分析。K均值聚类算法具有模式识别和异常值诊断功能,在使用中应关注各类质心初始值的随机选取问题,以及K值非预先指定特点,需要多次运行,以获得最优K值和较小损失函数结果。(2)本文以华东某城市为案例只针对一年的用水量进行了计算,如果每年能够采用K均值...

【行业观察】基于RFM特征聚类的银联某零售场景用户细分研究

一是K-means模型理论。K-means算法是一种基于距离划分的聚类算法,旨在通过一种概率性的方式选择初始聚类中心,以保证聚类中心的初始选择更加合理,其核心思想是从海量数据中随机选取出k个数据分别作为k类用户群的起始值,对剩余数据计算到各类用户群的距离,并分配到距离最近的用户群中,并计算将新形成的用户群的平均值...

8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明

比如,K均值聚类算法可以将客户分为不同的群体,能帮助企业更好地了解客户,制定更有效的营销策略(www.e993.com)2024年11月19日。层次聚类算法中的AGNES算法可以将相似的文档归为一类,帮助企业更好地管理和分析文档。DIANA算法可以完成学情分析,帮助学校或教育机构更好地了解学生的学习情况,制定更有效的教学策略。

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

这个例子展示了指数分布的样本均值趋向于正态分布。5.假设检验进行t检验:fromscipyimportstatsgroup1=np.random.normal(0,1,100)group2=np.random.normal(0.5,1,100)t_statistic,p_value=stats.ttest_ind(group1,group2)print(f"T-statistic:{t_statistic:.4f}")print(f"P-value:{...

常州微亿智造申请基于K均值聚类与点位规划算法的工部件轮廓检测...

金融界2024年10月24日消息,国家知识产权局信息显示,常州微亿智造科技有限公司申请一项名为“基于K均值聚类与点位规划算法的工部件轮廓检测方法”的专利,公开号CN118799589A,申请日期为2024年7月。专利摘要显示,本发明的基于K均值聚类与点位规划算法的工部件轮廓检测方法,设置ROI,在ROI内生成搜索路径;对搜索路径上...

R语言K-Means(K均值聚类)和层次聚类算法对微博用户特征数据研究

同时也探讨学习了基于划分的聚类方法的典型的聚类方法。本文重点集中学习了研究了K-Means聚类算法的思想、原理以及该算法的优缺点。并运用K-means算法对所采集的数据进行聚类分析,深化了对该算法的理解。参考文献[1]中国互联网络信息中心(CNNIC).第33次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL]....

机器学习算法实践之K均值聚类的实用技巧

K均值聚类给无监督机器学习提供了一个非常直观的应用，在非结构化的数据中归纳出结构，K均值聚类，正如其名，会将您的数据中相似的观察结果，分配到同组簇中。它包括4个简单重复的步骤，迭代地评估对每个观察值有最近（平均）距离的簇。因此，如果一组观察结果彼此接近，它们可能属于一组簇。让我们逐步细细了解...