k聚类算法

❶ kmeans聚类算法是什么

K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集。

(1)k聚类算法扩展阅读：

k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。

（1）适当选择c个类的初始中心；

（2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；

（3）利用均值等方法更新该类的中心值；

（4）对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。

❷ K-Means聚类算法原理是怎么样的

问题：
姓名 身高 体重 眼睛
A 180 X 1.2
A X 140 X

A 180 140 X

A 168 120 1.5
姓名一样，用java算法，判断出是两个人？

❸ k-means聚类算法一定要指定聚类个数吗

其实我猜你想问的是怎么改进k-means算法，可以摆脱手工指定k值。实质上通过算距离达到聚类的算法是必须要手工指定一个值的，也就是说需要一个参照。
不需要制定聚类个数的聚类算法，例如：DBSCAN

❹ k-means聚类算法常用的终止条件有哪些

K-means 算法属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法，它是一种已知聚类类别数的聚类算法。指定类别数为K，对样本集合进行聚类，聚类的结果由K 个聚类中心来表达，基于给定的聚类目标函数（或者说是聚类效果判别准则），算法采用迭代更新的方法，每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行，最终的聚类结果使目标函数值取得极小值，达到较优的聚类效果。使用平均误差准则函数E作为聚类结果好坏的衡量标准之一，保证了算法运行结果的可靠性和有效性。

❺ K均值聚类

k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。

聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。

这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

k均值聚类是最着名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

❻ k-means算法是聚类算法还是分类算法

一,k-means聚类算法原理
k-means
算法接受参数
k
；然后将事先输入的n个数据对象划分为
k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对
象”（引力中心）来进行计算的.
k-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.k-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.
假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下：
（1）适当选择c个类的初始中心；
（2）在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类；
（3）利用均值等方法更新该类的中心值；
（4）对于所有的c个聚类中心,如果利用（2）（3）的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代.
该算法的最大优势在于简洁和快速.算法的关键在于初始中心的选择和距离公式.