k聚類演算法

❶ 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。

❷ k-means聚類演算法一定要指定聚類個數嗎

其實我猜你想問的是怎麼改進k-means演算法，可以擺脫手工指定k值。實質上通過算距離達到聚類的演算法是必須要手工指定一個值的，也就是說需要一個參照。
不需要制定聚類個數的聚類演算法，例如：DBSCAN

❸ 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。

❹ k-means聚類演算法常用的終止條件有哪些

K-means 演算法屬於聚類分析方法中一種基本的且應用最廣泛的劃分演算法，它是一種已知聚類類別數的聚類演算法。指定類別數為K，對樣本集合進行聚類，聚類的結果由K 個聚類中心來表達，基於給定的聚類目標函數（或者說是聚類效果判別准則），演算法採用迭代更新的方法，每一次迭代過程都是向目標函數值減小的方向進行，最終的聚類結果使目標函數值取得極小值，達到較優的聚類效果。使用平均誤差准則函數E作為聚類結果好壞的衡量標准之一，保證了演算法運行結果的可靠性和有效性。

❺ 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。

(5)k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。

❻ K-Means聚類演算法原理是怎麼樣的

問題：
姓名 身高 體重 眼睛
A 180 X 1.2
A X 140 X

A 180 140 X

A 168 120 1.5
姓名一樣，用java演算法，判斷出是兩個人？