k均值演算法

㈠ 數據挖掘。k-均值演算法

這是最基礎的一種聚類演算法，而且其思想也最容易理解

㈡ 數據挖掘題目，K—均值演算法應用

第一輪
A1(2,10)
B1（5,8），A3（8,4）， B2（7,5），B3（6,4），C2（4，9）
C1（1,2），A2（2,5）
對應中心分別是（2,10)，（6,6）,(1.5, 3.5)
最後結果：
｛A1(2,10)，B1（5,8），C2（4，9）｝
｛A3（8,4）， B2（7,5），B3（6,4）｝
｛C1（1,2），A2（2,5）｝

㈢ K-Means聚類演算法原理是怎麼樣的

問題：
姓名 身高 體重 眼睛
A 180 X 1.2
A X 140 X

A 180 140 X

A 168 120 1.5
姓名一樣，用java演算法，判斷出是兩個人？

㈣ k_means演算法

你的文件名叫什麼

㈤ kmeans演算法是什麼

K-means演算法是一種基於距離的聚類演算法，也叫做K均值或K平均，也經常被稱為勞埃德(Lloyd)演算法。是通過迭代的方式將數據集中的各個點劃分到距離它最近的簇內，距離指的是數據點到簇中心的距離。

K-means演算法的思想很簡單，對於給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本劃分為K個簇。將簇內的數據盡量緊密的連在一起，而讓簇間的距離盡量的大。

演算法流程

1、選取數據空間中的K個對象作為初始中心，每個對象代表一個聚類中心。

2、對於樣本中的數據對象，根據它們與這些聚類中心的歐氏距離，按距離最近的准則將它們分到距離它們最近的聚類中心（最相似）所對應的類。

3、更新聚類中心：將每個類別中所有對象所對應的均值作為該類別的聚類中心，計算目標函數的值。

4、判斷聚類中心和目標函數的值是否發生改變，若不變，則輸出結果，若改變，則返回2）。

㈥ kmean演算法是干什麼的

聚類分析是一種靜態數據分析方法，常被用於機器學習，模式識別，數據挖掘等領域。通常認為，聚類是一種無監督式的機器學習方法，它的過程是這樣的：在未知樣本類別的情況下，通過計算樣本彼此間的距離（歐式距離,馬式距離，漢明距離，餘弦距離等）來估計樣本所屬類別。從結構性來劃分，聚類方法分為自上而下和自下而上兩種方法，前者的演算法是先把所有樣本視為一類，然後不斷從這個大類中分離出小類，直到不能再分為止；後者則相反，首先所有樣本自成一類，然後不斷兩兩合並，直到最終形成幾個大類。
常用的聚類方法主要有以下四種： //照搬的wiki，比較懶...
Connectivity based clustering（如hierarchical clustering 層次聚類法)
Centroid-based clustering(如kmeans)
Distribution-based clustering
Density-based clustering
Kmeans聚類是一種自下而上的聚類方法，它的優點是簡單、速度快；缺點是聚類結果與初始中心的選擇有關系，且必須提供聚類的數目。Kmeans的第二個缺點是致命的，因為在有些時候，我們不知道樣本集將要聚成多少個類別，這種時候kmeans是不適合的，推薦使用hierarchical 或meanshift來聚類。第一個缺點可以通過多次聚類取最佳結果來解決。
Kmeans的計算過程大概表示如下
隨機選擇k個聚類中心. 最終的類別個數<= k
計算每個樣本到各個中心的距離
每個樣本聚類到離它最近的中心
重新計算每個新類的中心
重復以上步驟直到滿足收斂要求。(通常就是中心點不再改變或滿足一定迭代次數).

㈦ isodata演算法和k均值演算法的區別

k均值聚類：---------一種硬聚類演算法，隸屬度只有兩個取值0或1，提出的基本根據是「類內誤差平方和最小化」准則； 模糊的c均值聚類演算法：-------- 一種模糊聚類演算法，是k均值聚類演算法的推廣形式，隸屬度取值為[0 1]區間內的任何一個數，提出的基本...

㈧ k均值聚類演算法聚類個數怎麼確定

演算法：
第一步：選K個初始聚類中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括弧內的序號為尋找聚類中心的迭代運算的次序號。聚類中心的向量值可任意設定，例如可選開始的K個模式樣本的向量值作為初始聚類中心。