k均值聚类的优点（k均值聚类举例）

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K-means聚类法包含哪些特点?

优点 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。

由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心(centroids)，移动到其包含成员的平均位置，然后重新划分其内部成员。

K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的，不同的随机种子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。

K-means的算法优点

1、优点 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。

2、k-means算法优缺点 优点：算法简单易实现。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)。

3、优点 (1). 算法原理简单。需要调节的超参数就是一个k。 (2). 由具有出色的速度和良好的可扩展性。 2 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。

4、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。

K均值聚类分析的原理

1、K-means算法的工作原理：首先随机从数据集中选取K个点作为初始聚类中心，然后计算各个样本到聚类中的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。

2、第一步：选K个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。

3、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。

4、系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。步骤不同 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。

5、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。

6、常见的聚类方法有K均值聚类法、系统聚类法（也叫层次聚类法）等。简而言之，聚类分析根据样本的多个属性，将相似的对象聚为一类，使同类之间尽量同质、不同类之间尽量异质。

聚类算法

聚类算法有：划分法、层次法、密度算法、图论聚类法、网格算法、模型算法。划分法 划分法(partitioning methods)，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。

聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。

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。

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