聚类模型:K-Means

K-Means算法

  • 数据挖掘十大经典算法之一
  • 算法接收参数k;然后将样本点划分为k个聚类;同一聚类中的样本相似度较高;不同聚类中的样本相似度较小

算法思想:

以空间中k个样本点为中心进行聚类,对最靠近它们的样本点归类。通过迭 代的方法,逐步更新各聚类中心,直至达到最好的聚类效果

算法描述:

  1. 选择k个聚类的初始中心
  2. 在第n次迭代中,对任意一个样本点,求其到k个聚类中心的距离,将该 样本点归类到距离最小的中心所在的聚类
  3. 利用均值等方法更新各类的中心值
  4. 对所有的k个聚类中心,如果利用2,3步的迭代更新后,达到稳定,则迭代 结束。

优缺点:

  • 优点:速度快,简单
  • 缺点:最终结果和初始点的选择相关,容易陷入局部最优,需要给定k值