k均值聚類演算法
⑴ K均值聚類法和系統聚類法有什麼區別，這兩種聚類方法的適用條件都是什麼
適用條件：系統聚類法適於二維有序樣品聚類的樣品個數比較均勻。K均值聚類法適用於快速高效，特別是大量數據時使用。
兩者區別如下：
一、指代不同
1、K均值聚類法：是一種迭代求解的聚類分析演算法。
2、系統聚類法：又叫分層聚類法，聚類分析的一種方法。
二、步驟不同
1、K均值聚類法：步驟是隨機選取K個對象作為初始的聚類中心，然後計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離，把每個對象分配給距離它最近的聚類中心。
2、系統聚類法：開始時把每個樣品作為一類，然後把最靠近的樣品（即距離最小的群品）首先聚為小類，再將已聚合的小類按其類間距離再合並，不斷繼續下去，最後把一切子類都聚合到一個大類。
三、目的不同
1、K均值聚類法：終止條件可以是沒有（或最小數目）對象被重新分配給不同的聚類，沒有（或最小數目）聚類中心再發生變化，誤差平方和局部最小。
2、系統聚類法：是以距離為相似統計量時，確定新類與其他各類之間距離的方法，如最短距離法、最長距離法、中間距離法、重心法、群平均法、離差平方和法、歐氏距離等。
⑵ k均值聚類演算法、c均值聚類演算法、模糊的c均值聚類演算法的區別
k均值聚類：---------一種硬聚類演算法，隸屬度只有兩個取值0或1，提出的基本根據是「類內誤差平方和最小化」准則；
模糊的c均值聚類演算法：-------- 一種模糊聚類演算法，是k均值聚類演算法的推廣形式，隸屬度取值為[0 1]區間內的任何一個數，提出的基本根據是「類內加權誤差平方和最小化」准則；
這兩個方法都是迭代求取最終的聚類劃分，即聚類中心與隸屬度值。兩者都不能保證找到問題的最優解，都有可能收斂到局部極值，模糊c均值甚至可能是鞍點。
至於c均值似乎沒有這么叫的，至少從我看到文獻來看是沒有。不必糾結於名稱。如果你看的是某本模式識別的書，可能它想表達的意思就是k均值。
實際上k-means這個單詞最先是好像在1965年的一篇文獻提出來的，後來很多人把這種聚類叫做k均值。但是實際上十多年前就有了類似的演算法，但是名字不一樣，k均值的歷史相當的復雜，在若干不同的領域都被單獨提出。追尋演算法的名稱與歷史沒什麼意義，明白具體的實現方法就好了。
⑶ K均值聚類分析的原理
在訓練圖像中,數據事件數量非常多。如果將這些數據事件逐一與模擬區域數據模式進行比對,對計算機性能要求高,計算效率低下。對數據事件分析發現,很多數據事件具有很高的相似性,可以將其劃分為同一類。這樣大大減少數據事件的個數,提高了運算效率。基於這樣考慮,聚類分析技術被引入到多點地質統計學中。
J.B.MacQueen在1967年提出的K-means演算法是到目前為止用於科學和工業應用的諸多聚類演算法中一種極有影響的技術。它是聚類方法中一個基本的劃分方法,常常採用誤差平方和准則函數作為聚類准則函數,誤差平方和准則函數定義為
多點地質統計學原理、方法及應用
式中:mi(i=1,2,…,k)是類i中數據對象的均值,分別代表K個類。
K-means演算法的工作原理:首先隨機從數據集中選取K個點作為初始聚類中心,然後計算各個樣本到聚類中的距離,把樣本歸到離它最近的那個聚類中心所在的類。計算新形成的每一個聚類的數據對象的平均值來得到新的聚類中心,如果相鄰兩次的聚類中心沒有任何變化,說明樣本調整結束,聚類准則函數已經收斂。本演算法的一個特點是在每次迭代中都要考察每個樣本的分類是否正確。若不正確,就要調整,在全部樣本調整完後,再修改聚類中心,進入下一次迭代。如果在一次迭代演算法中,所有的樣本被正確分類,則不會有調整,聚類中心也不會有任何變化,這標志著已經收斂,因此演算法結束。
基本步驟如下:
a.對於數據對象集,任意選取K個對象作為初始的類中心;
b.根據類中對象的平均值,將每個對象重新賦給最相似的類;
c.更新類的平均值,即計算每個類中對象的平均值;
d.重復b和c步驟;
e.直到不再發生變化。
圖2-7是利用K-means方法做的一個數據事件的聚類分析結果。數據類定義為10個。數據事件來自於圖2-8,採用的數據樣板是8×8的數據樣板。
K-means演算法優點為當聚類是密集的,且類與類之間區別明顯時,效果較好。對於處理大數據集,這個演算法是相對可伸縮和高效的,缺點主要有三個:
圖2-7 K-means方法聚類結果
圖2-8 用於聚類的訓練圖像,數據樣板選擇為8*8
1)在K-means演算法中K是事先給定的,這個K值的選定是非常難以估計的。很多時候,事先並不知道給定的數據集應該分成多少個類別才最合適。這是K-means演算法的一個不足。
2)在K-means演算法中,首先需要根據初始聚類中心來確定一個初始劃分,然後對初始劃分進行優化。這個初始聚類中心的選擇對聚類結果有較大的影響,一旦初始值選擇的不好,可能無法得到有效的聚類結果,這也成為K-means演算法的一個主要問題。
3)從K-means演算法框架可以看出,該演算法需要不斷地進行樣本分類調整,不斷地計算調整後的新的聚類中心,因此當數據量非常大時,演算法的時間開銷是非常大的。所以需要對演算法的時間復雜度進行分析、改進,提高演算法應用范圍。
⑷ k均值聚類演算法聚類個數怎麼確定
演算法：
第一步：選K個初始聚類中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括弧內的序號為尋找聚類中心的迭代運算的次序號。聚類中心的向量值可任意設定，例如可選開始的K個模式樣本的向量值作為初始聚類中心。
⑸ K均值聚類
k均值聚類演算法是一種迭代求解的聚類分析演算法，其步驟是，預將數據分為K組，則隨機選取K個對象作為初始的聚類中心，然後計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離，把每個對象分配給距離它最近的聚類中心。
聚類中心以及分配給它們的對象就代表一個聚類。每分配一個樣本，聚類的聚類中心會根據聚類中現有的對象被重新計算。
這個過程將不斷重復直到滿足某個終止條件。終止條件可以是沒有（或最小數目）對象被重新分配給不同的聚類，沒有（或最小數目）聚類中心再發生變化，誤差平方和局部最小。
k均值聚類是最著名的劃分聚類演算法，由於簡潔和效率使得他成為所有聚類演算法中最廣泛使用的。給定一個數據點集合和需要的聚類數目k，k由用戶指定，k均值演算法根據某個距離函數反復把數據分入k個聚類中。
⑹ kmeans聚類演算法是什麼
K-means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典數據挖掘演算法之一。K-means演算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。
聚類屬於無監督學習，以往的回歸、樸素貝葉斯、SVM等都是有類別標簽y的，也就是說樣例中已經給出了樣例的分類。而聚類的樣本中卻沒有給定y，只有特徵x，比如假設宇宙中的星星可以表示成三維空間中的點集。
(6)k均值聚類演算法擴展閱讀：
k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個「中心對象」（引力中心）來進行計算的。
（1）適當選擇c個類的初始中心；
（2）在第k次迭代中，對任意一個樣本，求其到c個中心的距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在的類；
（3）利用均值等方法更新該類的中心值；
（4）對於所有的c個聚類中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新後，值保持不變，則迭代結束，否則繼續迭代。
⑺ 系統聚類和k均值聚類區別和聯系
摘要 你好k_means均值聚類，採用歐式距離做為相似度指標，將相似度高的數據對象劃分為一類，通過反復迭代計算新質心，並且樣本觀測所屬的類會不斷的調整，使得新質心與所有數據對象的平方誤差總和最小的一種迭代型快速聚類演算法，變數類型為連續型變數，需要主動設定分類數。