K-modes算法主要用于分类数据，如 国籍，性别等特征。 距离使用汉明距离，即有多少对应特征不同则距离为几。 中心点计算为，选择众数作为中心点。 主要功能： 随机初始化聚类中心，计算聚类。 选择每次聚类次数，选择最佳聚类初始化。 kmodes.m代码 Main.m ...

我们之前经常提起的K-means算法虽然比较经典，但其有不少的局限，为了改变K-means对异常值的敏感情况，我们介绍了K-medoids算法，而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况，本篇便对K-means的变种算法——K-modes进行简介及Python、R的实现： K-modes ...

在数据分析挖掘过程中常用的聚类算法有1.K-Means聚类,2.K-中心点,3.系统聚类. 1.K-均值聚类在最小误差基础上将数据划分为预定的类数K(采用距离作为相似性的评价指标).每次都要遍历数据,所以大数据速度慢 2.k-中心点,不采用K-means中的平均值作为簇中心点,而是选中 ...

这篇博客整理K均值聚类的内容，包括： 1、K均值聚类的原理； 2、初始类中心的选择和类别数K的确定； 3、K均值聚类和EM算法、高斯混合模型的关系。 一、K均值聚类的原理 K均值聚类（K-means）是一种基于中心的聚类算法，通过迭代，将样本分到K个类中，使得每个样本与其所属类 ...

python大战机器学习——聚类和EM算法 　　注：本文中涉及到的公式一律省略（公式不好敲出来），若想了解公式的具体实现，请参考原著。 1、基本概念 　　（1）聚类的思想： 　　　　将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇 ...

K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法，它将相似的数据归纳到同一簇中。K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类，并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成。 K-均值算法 算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类，其中k是用户给定的，其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点 ...

k-means聚类算法python实现 K-means聚类算法 算法优缺点： 优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据 算法思想 k ...

1. 概述 K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它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。该算法认为类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。 2. 算法核心思想 K-means聚类算法 ...