一、 K-means 　　1、基礎 1 Clustering 中的經典算法，數據挖掘十大經典算法之一 2 算法接受參數 k ；然后將事先輸入的n個數據對象划分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足： 　　　　　 同一 聚類 ...

聚類算法介紹 k-means算法介紹 k-means聚類是最初來自於信號處理的一種矢量量化方法，現被廣泛應用於數據挖掘。k-means聚類的目的是將n個觀測值划分為k個類，使每個類中的觀測值距離該類的中心（類均值）比距離其他類中心都近。 k-means聚類的一個最大的問題是計算困難 ...

K-Means 聚類是最常用的一種聚類算法，它的思想很簡單，對於給定的樣本集和用戶事先給定的 K 的個數，將數據集里所有的樣本划分成 K 個簇，使得簇內的點盡量緊密地連在一起，簇間的距離盡量遠。由於每個簇的中心點是該簇中所有點的均值計算而得，因此叫作 K-Means 聚類。 算法過程 ...

聚類算法 　　任務：將數據集中的樣本划分成若干個通常不相交的子集，對特征空間的一種划分。 　　性能度量：類內相似度高，類間相似度低。兩大類：1.有參考標簽，外部指標；2.無參照，內部指標。 　　距離計算：非負性，同一性（與自身距離為0），對稱性，直遞性（三角不等式）。包括歐式距離（二范數 ...

層次聚類也叫分層聚類，對數據進行逐層划分，最終形成樹狀的聚類結構。 數據集的划分可采用 “自頂向下” 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，初始每個樣本為一個簇，然后每步找到距離最近的兩個簇，並將它們融合，依次進行下去，直到 ...

1. 層次聚類 層次聚類算法與之前所講的順序聚類有很大不同，它不再產生單一聚類，而是產生一個聚類層次。說白了就是一棵層次樹。介紹層次聚類之前，要先介紹一個概念——嵌套聚類。講的簡單點，聚類的嵌套與程序的嵌套一樣，一個聚類中R1包含了另一個R2，那這就是R2嵌套在R1中，或者說是R1嵌套了R2 ...

SparkMLlib聚類學習之KMeans聚類 （一），KMeans聚類 k均值算法的計算過程非常直觀： 1、從D中隨機取k個元素，作為k個簇的各自的中心。 2、分別計算剩下的元素到k個簇中心的相異度，將這些元素分別划歸到相異度最低的簇 ...

結果： 總結：可知不同的超參數對聚類的效果影響很大，因此在聚類之前采樣的數據要盡量保持均勻，各類的方差最好先進行預研，以便達到較好的聚類效果！ ...