一、 K-means 　　1、基础 1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 2 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 ...

聚类算法介绍 k-means算法介绍 k-means聚类是最初来自于信号处理的一种矢量量化方法，现被广泛应用于数据挖掘。k-means聚类的目的是将n个观测值划分为k个类，使每个类中的观测值距离该类的中心（类均值）比距离其他类中心都近。 k-means聚类的一个最大的问题是计算困难 ...

K-Means 聚类是最常用的一种聚类算法，它的思想很简单，对于给定的样本集和用户事先给定的 K 的个数，将数据集里所有的样本划分成 K 个簇，使得簇内的点尽量紧密地连在一起，簇间的距离尽量远。由于每个簇的中心点是该簇中所有点的均值计算而得，因此叫作 K-Means 聚类。 算法过程 ...

聚类算法 　　任务：将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集，对特征空间的一种划分。 　　性能度量：类内相似度高，类间相似度低。两大类：1.有参考标签，外部指标；2.无参照，内部指标。 　　距离计算：非负性，同一性（与自身距离为0），对称性，直递性（三角不等式）。包括欧式距离（二范数 ...

层次聚类也叫分层聚类，对数据进行逐层划分，最终形成树状的聚类结构。 数据集的划分可采用 “自顶向下” 的分割策略，也可采用 “自下而上” 的聚合策略。 聚合法-AGNES 算法 采用自下而上的聚合策略，初始每个样本为一个簇，然后每步找到距离最近的两个簇，并将它们融合，依次进行下去，直到 ...

1. 层次聚类 层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同，它不再产生单一聚类，而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前，要先介绍一个概念——嵌套聚类。讲的简单点，聚类的嵌套与程序的嵌套一样，一个聚类中R1包含了另一个R2，那这就是R2嵌套在R1中，或者说是R1嵌套了R2 ...

SparkMLlib聚类学习之KMeans聚类 （一），KMeans聚类 k均值算法的计算过程非常直观： 1、从D中随机取k个元素，作为k个簇的各自的中心。 2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度，将这些元素分别划归到相异度最低的簇 ...

结果： 总结：可知不同的超参数对聚类的效果影响很大，因此在聚类之前采样的数据要尽量保持均匀，各类的方差最好先进行预研，以便达到较好的聚类效果！ ...