k means聚类分析？

一、k means聚类分析？

Kmeans聚类算法是一种常用的聚类方法。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是算法计算出的超参数，表示类的数量；Kmeans可以自动分配样本到不同的类，但是不能决定究竟要分几个类。k必须是一个比训练集样本数小的正整数。有时，类的数量是由问题内容指定的。

二、K-means的算法优点？

K-Means聚类算法的优点主要集中在:

1.算法快速、简单;

2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的;

3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是O(nkt) ,其中n代表数据集中对象的数量，t代表着算法迭代的次数，k代表着簇的数目。

三、k-means算法的起源？

K-means算法的起源

　　1967年，James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法》中首次提出 “K-means”这一术语。1957年，贝尔实验室也将标准算法用于脉冲编码调制技术。1965年，E.W. Forgy发表了本质上相同的算法——Lloyd-Forgy算法，所以这一算法有时也被称为Lloyd-Forgy算法。更高效的版本则被Hartigan and Wong提出。

K-means算法的原理

　　K-Means聚类算法是聚类算法之一，其中K表示类别的数量，也就是说，我们想要将数据分成几个类别，Means表示均值。K值决定了初始质心（通常是随机选择的中心）的数量。K值是几，必须有几个质心。 简而言之，K-Means聚类算法是一种通过均值聚类数据点的算法。

K-means算法的过程

1、首先输入K的值，将数据集分为K个类别。

2、从这组数据中随机选择K个数据点作为初始大哥（初始质心），其它数据点都作为小弟。

3、对数据集中每一个小弟，计算与每一个大哥的距离，离哪个大哥距离最近，就分配给哪个大哥。

4、每一个大哥手下都聚集了一帮小弟，这时候召开黑帮会议，推选出新的大哥（新的质心）。

5、如果新大哥和老大哥之间的距离很小或为0，说明新任大哥靠谱，选举结束（可以认为我们进行的聚类已经达到期望的结果，算法终止）。

6、如果新大哥和老大哥之间的距离很大，需要重新选举新大哥，分配小弟（重复3~5的步骤）。

四、k-means的k值怎么确定？

1. 数据的先验知识，或者数据进行简单分析能得到K值。

2. 基于变化的算法：即定义一个函数，随着K的改变，认为在正确的K时会产生极值。

3. 基于结构的算法：即比较类内距离、类间距离以确定K。

4. 基于一致性矩阵的算法：即认为在正确的K时，不同次聚类的结果会更加相似，以此确定K。

5. 基于层次聚类：即基于合并或分裂的思想，在一定情况下停止从而获得K。

6. 基于采样的算法：即对样本采样，分别做聚类；根据这些结果的相似性确定K。如，将样本分为训练与测试样本；对训练样本训练分类器，用于预测测试样本类别，并与聚类的类别比较

7. 使用Canopy Method算法进行初始划分。

8. 使用BIC算法进行初始划分。

五、k means最优化理论？

1. 最优化理论：k means算法通过最小化聚类结果与真实分类结果之间的距离，来求得最优解。

2. 原因：k means算法的目标是让每个样本点划分到与其最相似的聚类中心下，即让同一聚类下的样本间距离尽可能小，不同聚类之间的距离尽可能大，这就是最优化的目标。

3. 内容延伸：最小化距离的计算方法可以使用欧氏距离、曼哈顿距离等，同时，k means算法也有改进版本，如K-medoids算法、基于密度的DBSCAN算法等，这些算法也都基于最优化理论来求解。

4. 具体步骤：

(1) 初始化k个聚类中心。

(2) 将每个样本点划分到距其最近的聚类中心下。

(3) 计算每个聚类的中心点，更新聚类中心。

(4) 重复步骤(2)-(3), 直至聚类中心不发生变化或达到最大迭代次数。

六、by means与by means of的区别？

by means of和by the means of的区别为：读音不同、含义不同、用法不同。

一、读音不同

1.by means of

读音：英 [baɪ miːnz ɒv] 美 [baɪ miːnz əv]

2.by the means of

读音：英 [baɪ ðə , ði miːnz ɒv] 美 [baɪ ðə , ði miːnz əv]

二、含义不同

1.by means of

释义：用，依靠。

2.by the means of

释义：通过......的方法。

三、用法不同

1.by means of

用法：是一个很常用的方式状语固定用法：以......的方式，用......手段等等。

例句：We introduce the method of data extraction by means of an example.

译文：我们用示例的方式来介绍数据抽取的方法。

2.by the means of

用法：用于特指和强调某一已经提到过的方式或手段。

例句：By the means of registration, but there is also an exception.

译文：经登记之动产抵押权具有对抗效力，但也有例外。

七、in no means与by no means 的区别？

区别在于by no means是正确的，是固定搭配，而in no means是错误的，是错误搭配。

by no means的意思为决不;并不;绝不，一点也不。

no means为绝不的意思，固定搭配为by no means。

双语例句：

1、His six-year transition programme has by no means been a complete failure.

他的六年转型计划绝没有彻底失败。

2、The results are by no means poor.

成绩不算太差。

3、It is by no means accidental.

事出有因。

4、The Mafia is by no means ignored by Italian television.

意大利电视台绝对不会放过对黑手党的关注。

5、This scene is by no means easy to shoot.

这个镜头可不容易摄。

6、Discipline problems are by no means restricted to children in families dependent on benefits.

绝不只是依靠救济金生活的家庭的孩子才有纪律问题。

7、It is by no means cheap.

并不便宜。

八、Python作图最高dpi是多少？

意思是每英寸300个点，一般用于标识印机的清晰度。 可以右键点击图片文件---属性---摘要---高级---水平分辨率和垂直分辨率就是DPI。

九、by any means by all means的区别？

By all means

1.可用于回答，表示有礼貌的同意，作“好的”、“当然可以”解，例如：

May I have one?—Yes，by all means.

我可以拿一个吗?——当然可以。

2. 意思是“一定”、“无论如何”、“用一切手段”，相当于by all manner of means，例如：

You must bring him here by all means. = You must bring hime here by all manner of means.

By any means

1. 意思是“无论如何，想方设法”，相当于 at all，例如：

We were not surprised at the news by any means.

我们对这个消息一点也不感到惊讶。

十、k-means和knn算法的区别？

k-means和knn算法是机器学习中常用的两种算法，它们具有以下区别：1. k-means和knn算法在使用方式和应用场景上有所不同。2. k-means算法是一种无监督学习算法，用于将数据划分为k个不同的簇。它通过计算数据点与各个簇中心的距离来确定每个点所属的簇，并不依赖于标记的先验知识。而knn算法是一种有监督学习算法，用于分类或回归问题。基于距离度量，knn算法通过比较新样本与训练数据中的样本之间的距离来进行预测或分类。3. 除了使用方式和应用场景的区别，k-means和knn算法还有其他方面的差异。例如，k-means算法需要用户指定簇的数量k，而knn算法需要用户指定k个最近邻的数量。此外，k-means算法对于异常值和噪声比较敏感，而knn算法对于样本分布的密度变化较为敏感。综上所述，k-means和knn算法在使用方式、应用场景和算法特性上存在明显的区别。