本篇文章给大家谈谈kmeans算法c语言，以及kmeans算法基本原理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、kmeans聚类算法是什么?
- 2、K-means原理、优化、应用
- 3、八:聚类算法K-means(20191223-29)
- 4、聚类算法--KMeans
- 5、K-Means聚类算法
- 6、kmeans聚类算法优缺点
kmeans聚类算法是什么?
1、K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。
2、kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
3、K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个***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。
4、K-means算法是一种基于距离的聚类算法，也叫做K均值或K平均，也经常被称为劳埃德（Lloyd）算法。是通过迭代的方式将数据集中的各个点划分到距离它最近的簇内，距离指的是数据点到簇中心的距离。
5、实际上，K-Means是在做凸优化，因此处理不了非凸的分布。 根据以上特点，我们可以从下面几个角度对算法做调优。
6、K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据换分为预定的类数K，***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。
K-means原理、优化、应用
1、在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。
2、kmeans算法原理如下：K-means算法是一种典型的基于划分的聚类算法该算法具有运算速度快，执行过程简单的优点，在很多大数据处理领域得到了广泛的应用。
3、在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。
4、K-means算法是一种常用的聚类算法，其原理如下：初始化：随机选择k个初始质心，每个质心表示一个簇的中心点。分配：对于每个数据点，计算其到k个质心的距离，将其分配给距离最近的质心所表示的簇。
5、原理中一直贯穿着中心的概念，这就是means的含义。接下来我们来分析一下K-means的优缺点。
6、作为聚类算法的典型代表，K-Means可以说是最简单的聚类算法，那它的聚类工作原理是什么呢？在K-Means算法中，簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定。
八:聚类算法K-means(20191223-29)
K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点，只需要找到在训练集中最近的k个点，用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。
kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点***和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。
聚类算法--KMeans
在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。
K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个***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。
kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点***和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
K-means算法是一种基于距离的聚类算法，也叫做K均值或K平均，也经常被称为劳埃德（Lloyd）算法。是通过迭代的方式将数据集中的各个点划分到距离它最近的簇内，距离指的是数据点到簇中心的距离。
一，K-Means聚类算法原理 k-means 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：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。
K-Means聚类算法
1、K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的，不同的随机***点得到的聚类结果完全不同 ，对结果影响很大。对噪音和异常点比较的敏感。用来检测异常值。
2、kmeans聚类算法是将样本聚类成k个簇（cluster）。K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。
3、K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。
4、K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据换分为预定的类数K，***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。
5、kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点***和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
kmeans聚类算法优缺点
该算法优缺点分别如下：优点：算法思想简单，收敛速度快。聚类效果较优。主要需要调参的参数仅仅是簇数K。算法的可解释度比较强。算法快速、简单。对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的。
缺点 对K值敏感。也就是说，K的选择会较大程度上影响分类效果。
k-means的缺点：在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。
k-means算法优缺点 优点：算法简单易。对于大数据集，这种算法相对可伸缩且是高效的，计算复杂度为O（TNk}接近于线性（其中T是迭代次数、N是样本总数、k为聚类簇数）。
优化了初始监督学习样本分类不合理的地方；第三，由于只是针对部分小样本可以降低总的聚类时间复杂度。 K-means算法的缺点是：首先，在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。
缺点 （1）. 在 Kmeans 算法中 kk 需要事先确定，这个 kk 值的选定有时候是比较难确定。 （2）. 在 Kmeans 算法中，首先需要初始k个聚类中心，然后以此来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。
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