详解C++ 实现K-means算法

五、K-means算法的优缺点优点:算法简单直观,易于理解和实现。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...

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”

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属于多个聚类,且对每个聚类有一个隶属度分数。更适用于数据点可能属于多个类别、聚类边界模糊或重叠的情况。但它的计算复杂度高于K-means,因为...

Nature重磅!寒门博士连发3篇Nature,材料领域迎来“大开门”

机器学习算法能够处理复杂的非线性关系,发现高维数据中的模式和规律,自动从数据中提取隐藏的关键特征,并且具备较强的泛化能力和迭代优化能力。这些优势与材料研究天然匹配,有望解决材料科学中设计空间巨大、构效关系复杂等关键共性难题。(1)性质预测:利用机器学习挖掘材料的结构—性质关系(即构效关系),再结合材料数据库...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

plt.title("DistributionofSampleMeans")plt.xlabel("SampleMean")plt.ylabel("Frequency")plt.show()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)...

Nature:顶级的高分文章,重新定义高分子材料!

1.聚类算法实现和应用2.T-SNE实现和应用3.PCA的实现和应用4.层次聚类的实现和应用5.K-means聚类的实现与应用项目实操1.利用支持向量机预测无机钙钛矿材料性能2.利用神经网络预测电化学催化剂的催化性能第五天(实操内容)项目实操:1.分子结构的表示与特征提取...

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]....

大数据技术用户画像之RFM模型和KMeans聚类算法

如图所示，根据RFM模型，就可以统计在某一段时间内，用户最近的消费间隔，消费次数和消费金额，再根据使用k-means算法对用户进行聚类分群。注意一点，不仅仅可以局限于这三个数据字段，还可以根据业务需求，加入其他字段，进行调整模型。我们可以根据RFM模型计算出所有用户的RFM值形成一个二维表:对于以上数据的量纲不一致...

使用K-means 算法进行客户分类

保证K-Means算法收敛到局部最优。业务用途这是一种通用算法,可用于任何类型的分组。部分使用案例如下:行为细分:按购买历史记录细分,按应用程序、网站或者购买平台上的活动细分。库存分类:按照销售活动分组存货(准备库存)。传感器测量:检测运动传感器中的活动类型,并分组图像。

改良的kmeans与K近邻算法特性分析

编者按:kmeans算法作为无监督算法的一种,对初始点的选择比较敏感;而k近邻作为一种惰性且有监督的算法,对k值和样本间距离度量方式的选择也会影响结果。改良的kmeans算法通过遍历样本,筛选初始点,其准确率超过了k近邻算法,同时稳定性也优于传统的kmeans算法。无监督算法在一些情况下优于有监督算法。