常见的聚类算法_CDA答疑社区

wangjuju123

2018-10-22 阅读量: 1436

常见的聚类算法

1. K-Means(K均值)聚类

算法步骤：

(1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。

(2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。

(3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。

(4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始化中心点，然后选择运行结果最好的一个。

优点：

速度快，计算简便

缺点：

我们必须提前知道数据有多少类/组。

K-Medians是K-Means的一种变体，是用数据集的中位数而不是均值来计算数据的中心点。

K-Medians的优势是使用中位数来计算中心点不受异常值的影响；缺点是计算中位数时需要对数据集中的数据进行排序，速度相对于K-Means较慢。

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