什么是k均值聚类算法？
适用条件：系统聚类法适于二维有序样品聚类的样品个数比较均匀。K均值聚类法适用于快速高效，特别是大量数据时使用。
两者区别如下：
一、指代不同
1、K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。
2、系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。
二、步骤不同
1、K均值聚类法：步骤是随机选取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。
2、系统聚类法：开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。
三、目的不同
1、K均值聚类法：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。
2、系统聚类法：是以距离为相似统计量时，确定新类与其他各类之间距离的方法，如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、群平均法、离差平方和法、欧氏距离等。
参考资料来源：百度百科-系统聚类法
参考资料来源：百度百科-K均值聚类算法
kmeans聚类算法
K均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，通过将数据分为预先设定的K个组，并根据对象与各聚类中心之间的距离来进行对象分配，最终实现数据的聚类分析。K均值聚类算法是一种常用的聚类分析方法，其核心思想是通过不断迭代的方式将数据样本分为预先设定的K个簇（聚类）。算法的步骤包括初始化K个聚类中心...
k均值聚类算法
k均值聚类算法是：先随机选取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，这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。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。...
什么是k均值聚类算法?
1、K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。2、系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。二、步骤不同 1、K均值聚类法：步骤是随机选取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。2、系统聚类法：开始时把每个样品...
聚类算法
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聚类算法是一种迭代求解的聚类...
k均值聚类算法步骤
k均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将输入数据集划分为k个不同的聚类。该算法通过迭代优化技术，将数据集内的每个点分配给最近的质心，从而不断调整聚类中心，直至达到最优的聚类效果。首先，算法随机选择k个数据点作为初始质心。质心是聚类的中心点，代表了该聚类的特征。初始质心的选择对算法的最终...
K-均值算法
K-均值算法是一种广泛使用的聚类算法，其核心目的是将数据集划分为若干个互不重叠的簇。在无监督学习领域，聚类分析旨在揭示数据的内在结构和模式，无需预先指定类别信息。K-均值算法致力于将数据点分配到K个簇中，确保簇内点与簇间的距离达到最优平衡。算法运作原理清晰易懂。首先，需要确定簇的数量K...
K均值算法介绍
K均值 (K-means) 算法是最常用的一种聚类算法。假设有如上的数据集，可以看到只有输入 ，没有输出 。下面说明一下K均值算法的过程 K均值算法的代价函数为：优化目标就是使用上面的代价函数最小化所有参数。上述步骤中 第3步集群分配，是通过找到离样本最近的聚类中心点来最小化代价函数； ...
k均值聚类算法、c均值聚类算法、模糊的c均值聚类算法的区别是什么?
k均值聚类：---一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：--- 一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数，提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则；这两个方法都是迭...
k-均值聚类算法优缺点是什么?
k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法，算法简单、快速。对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt) O(nkt)O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目，t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法经常以局部最优结束。算法尝试找出使平方误差函数值最小的k个划分...
k均值聚类中聚类个数是人工指定还是算法自动确定?
在k均值聚类中，聚类个数k通常是人工指定的。k均值聚类是一种无监督学习方法，用于将输入数据集划分为k个聚类，其中k是预设的聚类数量。算法通过迭代优化每个聚类的中心，以最小化每个数据点与其所属聚类中心之间的平方距离之和。在这个过程中，k的值需要在算法开始之前设定，它决定了最终聚类的数量。在...
播翟盐酸： K均值聚类算法是先随机选取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复距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心.聚类中心以制及分配给它们的对象就代表一个聚类.一旦全部对象都被分配了,每个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zhidao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.
洱源县13865045987： k - 均值聚类分析法是什么意思 - ？
播翟盐酸：[答案] 非常复杂的公式原理我也说不清楚,简单的说 k-均值聚类 对所有聚类的变量有个要求就是必须是连续性数值变量 既然是连续性数值变量,那么就可以就求出n个变量的均值点, 然后将每个个案的变量均值与总体的均值点在空间中比较,就可以找出...
洱源县13865045987： k means为什么是局部最优算法 - ？
播翟盐酸： K-MEANS算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准的k个聚类. 中文名 K-均值算法 包 括 输入聚类个数k 以 及 包含 n个数据对象的数据库 目 的 输出满足方差最小标准的k个聚类 目录 1 基本简介 2 处理流程 ▪ k-means 算法基本步骤 ▪ 算法分析和评价 3 实现方法基本简介 编辑 k-means 算法接受输入量 k ;然后将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.
洱源县13865045987： K均值聚类的基本过程是什么 - ？
播翟盐酸：[答案] 假设你有n个样本,想聚成k类.从n个样本中随机抽取k个,作为最初的类中心.计算每个样本,到这k个中心的距离,离谁近就归为哪一类.这样就得到了k类,对新的每一类计算类中心,计算方法就是此类中包含的所有样本的均值.计算每个样本到k个新...
洱源县13865045987： 数据挖掘中的聚类(比如K均值,模糊C均值...)可不可以用来预测? - ？
播翟盐酸： 可以,一般预测指的是分类预测、回归预测、时间序列预测等等,这里首先聚类(不属于预测)是归纳推理,聚类后得到了类别,然后对新的数据就可以进行KNN等分类啦,这就是预测啦.这种在客户群分类预测中用的比较多.
洱源县13865045987： k均值聚类算法存在哪些困难和局限 - ？
播翟盐酸： 1、初始化选取各簇中心时,是随机的,影响聚类结果.canopy算法可以改进这点.2、聚类结果是圆形状,对条状和线状支持不好3、要事先指定K值
洱源县13865045987： FCM聚类的基本思想是什么? - ？
播翟盐酸： 为叙述清晰,先来考虑非模糊聚类问题,每个样本只属于一个聚类.此时,可以设置聚类的准则为各类的类内平方和最小,类内平方和是各类内数据与其中心的距离平方和.显然越小,这个中心与分类结果越合理.在这一个准则下,可以推导出来 HCM 也就是k均值聚类,它是硬聚类,也可以看做硬的FCM.FCM的思路和它是基本一致的,也是一各类的“类内平方和”加到一起最小维标准的,但是这个“类内平方和”比HCM的稍微好了一点,它在每个数据与中心之间的距离之前成了一个权,这个权就是隶属度,显然这么做更加合理,隶属度小的距离其的作用就被抑制了,FCM的这个准则,通常又叫做“加权误差平方和最小化准则”,前面的HCM当然就是“误差平方和最小化准则”了.
洱源县13865045987： 试述K均值分类详细流程,步骤,代码 - ？
播翟盐酸： 是k均值聚类吧,k均值聚类就是为了分类,是一种无监督学习方法.具体算法用迭代实现,代码可以私下给你.
洱源县13865045987： matlab 聚类分析kmeans和cluster的区别 - ？
播翟盐酸： kmeans是K均值聚类cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的,他是在你给定所分的类数后,保证这K类之间获得最大的划分.而层次聚类是由下到上的,它把每一个个元素视为一类,然后距离最短的两类合为一类,逐渐合并合所有元素并成一个大类. K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分效果,但是可能不符合数据自身分类特征,层次聚类的树状图能看到数据分类过程和分类距离,但是未必满足你所需要的K
