原文:数据挖掘聚合算法K-Means

目录 基本信息 工作原理 算法优缺点 算法实现 基本信息 K means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 工作原理 从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心 而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度 距离 ,分别将它们分配给与 ...

2017-12-29 10:44 0 1609 推荐指数:

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数据挖掘算法k-means算法

系列文章:数据挖掘算法之决策树算法 k-means算法可以说是数据挖掘中十大经典算法之一了,属于无监督的学习。该算法由此衍生出了很多类k-means算法,比如k中心点等等,在数据挖掘领域,很多地方都会用到该算法,他能够把相似的一类很好的聚在一起。一类指的是 ...

Tue Apr 29 18:55:00 CST 2014 13 2145
数据挖掘之聚类算法K-Means总结

序   由于项目需要,需要对数据进行处理,故而又要滚回来看看paper,做点小功课,这篇文章只是简单的总结一下基础的Kmeans算法思想以及实现; 正文: 1.基础Kmeans算法.   Kmeans算法的属于基础的聚类算法,它的核心思想是: 从初始的数据点集合,不断纳入新的点 ...

Sun Jan 22 19:46:00 CST 2017 0 3181
数据挖掘十大经典算法[0]-K-Means算法

K-Means算法的输入N,K和一个size为N的向量组vector.输出K个两两互不相交的向量组.其本质是将给定的向量组划分成K个类别,使得同类别的向量相似度比较大,而不同类别的向量之间的相似度较小. 比如以下这个图,人肉眼能看出有四个点团,但计算机不知道,为了让计算机明白这一点 ...

Thu Aug 29 21:35:00 CST 2013 6 1454
数据挖掘-聚类分析(Python实现K-Means算法

概念: 聚类分析(cluster analysis ):是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析,或者数值分类。聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或者相似度将其划分成若干个组,划分的原则是组内距离最小化而组间(外部)距离最大化 ...

Thu Jul 19 20:06:00 CST 2018 0 39441
【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应用

  数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下 ...

Fri Aug 30 02:00:00 CST 2013 51 30880
数据挖掘入门系列教程(十)之k-means算法

简介 这一次我们来讲一下比较轻松简单的数据挖掘算法——K-Means算法K-Means算法是一种无监督的聚类算法。什么叫无监督呢?就是对于训练集的数据,在训练的过程中,并没有告诉训练算法某一个数据属于哪一个类别。对于K-Means算法来说,他就是通过某一些骚操作,将一堆“相似”的数据聚集 ...

Thu Apr 23 09:44:00 CST 2020 0 745
数据挖掘算法篇之K-Means实例

一、引言   K-Means算法是聚类算法中,应用最为广泛的一种。本文基于欧几里得距离公式:d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)计算二维向量间的距离,作为聚类划分的依据,输入数据为二维数据两列数据,输出结果为聚类中心和元素划分结果。输入数据 ...

Thu Dec 19 19:20:00 CST 2013 0 4930
 
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