k均值聚类实验？

一、k均值聚类实验？

1.理解掌握K-means聚类算法的基本原理；

2.学会用python实现K-means算法 K-Means算法是典型的基于距离的聚类算法，其中k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值（这种均值是一种对类簇中心的描述），因此，K-Means算法又称为k-均值算法。K-Means算法是一种基于划分的聚类算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种，k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。

该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

二、K均值聚类算法？

k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取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。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。

这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

三、k均值聚类算法模式识别

四、k均值聚类和c均值聚类哪个先产生？

k均值聚类和c均值聚类是两种不同的聚类算法，它们没有明确的产生先后顺序。k均值聚类算法是一种非常流行的聚类算法，它是由美国统计学家杰霍尔德·乌利耶于1957年提出的。该算法以k为参数，将数据集划分为k个簇，每个簇都尽量保持紧凑，而不同簇之间尽量保持距离。c均值聚类算法（也称为模糊c均值聚类算法）则是在1985年由两位学者提出的。与k均值聚类不同的是，c均值聚类算法将数据点分配到多个簇中，每个数据点可以属于多个簇，每个簇的成员具有不同的隶属度。这种模糊性使得c均值聚类算法在处理具有不确定性的数据时具有更好的性能。因此，无法确定k均值聚类和c均值聚类哪个先产生。它们都是在不同的时间和背景下被独立提出的。

五、k均值聚类和系统聚类优劣

K-Means是最为经典的无监督聚类（Unsupervised Clustering）算法，其主要目的是将n个样本点划分为k个簇，使得相似的样本尽量被分到同一个聚簇。K-Means衡量相似度的计算方法为欧氏距离（Euclid Distance）。

K-Means算法的特点是类别的个数是人为给定的，如果让机器自己去找类别的个数，我们有AP聚类算法。K-Means的一个重要的假设是：数据之间的相似度可以使用欧氏距离度量，如果不能使用欧氏距离度量，要先把数据转换到能用欧氏距离度量，这一点很重要。（注：可以使用欧氏距离度量的意思就是欧氏距离越小，两个数据相似度越高）

算法

伪代码：

function K-Means(输入数据，中心点个数K)

获取输入数据的维度Dim和个数N

随机生成K个Dim维的点，或随机选k个样本中的点

while(算法未收敛)

对N个点：计算每个点属于哪一类。

六、模式识别中的k均值聚类

模式识别中的k均值聚类

在模式识别领域，k均值聚类是一种常用的无监督学习算法。它被广泛应用于数据挖掘、图像分析、文本挖掘等各种领域中。本文将深入探讨k均值聚类算法的原理、应用以及优缺点，希望能够帮助读者更好地理解这一算法。

什么是k均值聚类算法？

k均值聚类是一种基于距离度量的聚类算法，其目标是将数据集划分为k个不重叠的子集，每个子集称为一个簇。通过迭代的方式，k均值聚类会不断更新簇的中心点，直至达到收敛条件。

k均值聚类算法流程

1. 随机初始化k个聚类中心点。
2. 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心点所在的簇。
3. 更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直至满足停止条件（如簇中心点不再改变或达到最大迭代次数）。

应用领域

k均值聚类算法在各个领域都有着广泛的应用。在数据挖掘中，它常用于聚类分析，帮助发现数据集中隐藏的模式和结构。在图像分析领域，k均值聚类可以用来对图像进行分割和压缩。在文本挖掘中，k均值聚类可以对文档进行聚类，帮助用户快速检索相关文档。

优缺点分析

虽然k均值聚类算法具有简单且易于实现的特点，但也存在一些缺点。首先，k均值聚类对初始聚类中心点的选择敏感，可能会收敛到局部最优解。其次，在处理非凸形状的簇时表现不佳，容易受到异常值的影响。此外，k均值聚类对簇的数量k需要提前指定，这在实际应用中可能不够灵活。

然而，k均值聚类算法也有其优点。它的计算复杂度较低，适用于大规模数据集。同时，k均值聚类对处理高维数据具有一定的鲁棒性，能够有效地处理特征空间较大的数据集。

结语

总而言之，k均值聚类作为一种经典的聚类算法，在模式识别领域具有重要的地位。通过深入研究其原理和应用，我们可以更好地理解数据的内在结构，发现其中的规律和特征。未来，随着模式识别技术的不断发展，k均值聚类算法也将不断优化和完善，为更多领域的实际问题提供解决方案。

七、K-均值聚类和R聚类区别？

k 均值聚类法 快速高效，特别是大量数据时，准确性高一些，但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别，所以通过系统聚类法 得出一个树状图，至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定

八、k均值聚类应用场景？

k均值聚类，也是k-means聚类，是数据挖掘中的聚类算法。

该算法主要适用于数据集合里没有固定的分类标签，是无监督的算法，例如k-means你想分成三类数据，就可以把k设置成3，算法会多次计算，直到收敛为止，保证3类里面的组内相似度最大，组外差异性最大。

九、k均值聚类结果怎么分析？

一、概念：（分析-分类-K均值聚类）

1、此过程使用可以处理大量个案的算法，根据选定的特征尝试对相对均一的个案组进行标识。不过，该算法要求您指定聚类的个数。如果知道，您可以指定初始聚类中心。您可以选择对个案分类的两种方法之一，要么迭代地更新聚类中心，要么只进行分类。可以保存聚类成员、距离信息和最终聚类中心。还可以选择指定一个变量，使用该变量的值来标记个案输出。您还可以请求分析方差F统计量。

二、聚类中心（分析-分类-K均值聚类）

为获得最佳有效性，可取一个个案样本并选择迭代和分类方法确定聚类中心。选择最终聚类中心另存为。然后恢复整个数据文件并选择仅分类作为方法，并选择读取初始聚类中心来源以使用该样本估计的中心对整个文件分类。您可以写入和读取文件或数据集。可以在同一会话中继续使用数据集，但不会将其另存为文件，除非在会话结束之前明确将其保存为文件。数据集名称必须符合变量命名规则。

三、迭代（分析-分类-K均值聚类-迭代）

注意：只有在您从“K均值聚类分析”对话框中选择了迭代和分类方法的情况下，这些选项才可用。◎最大迭代次数。限制K均值算法中的迭代次数。即使尚未满足收敛准则，达到迭代次数之后迭代也会停止。此数字必须在1到999之间。◎收敛性标准。确定迭代何时停止。它表示初始聚类中心之间的最小距离的比例，因此必须大于0且小于等于1。例如，如果准则等于0.02，则当完整的迭代无法将任何聚类中心移动任意初始聚类中心之间最小距离的2%时，迭代停止。◎使用运行均值。允许您请求在分配了每个个案之后更新聚类中心。如果不选择此选项，则会在分配了所有个案之后计算新的聚类中心。

四、保存（分析-分类-K均值聚类-保存）

1、聚类成员。创建指示每个个案最终聚类成员的新变量。新变量的值范围是从1到聚类数。

2、与聚类中心的距离。创建指示每个个案与其分类中心之间的欧式距离的新变量。

五、选项：（分析-分类-K均值聚类-选项）

统计量。您可以选择以下统计量：初始聚类中心、ANOVA表以及每个个案的聚类信息。◎初始聚类中心.每个聚类的变量均值的第一个估计值。默认情况下，从数据中选择与聚类数相等的分布良好的多个个案。初始聚类中心用于第一轮分类，然后再更新。◎ANOVA表.显示方差分析表，该表包含每个聚类变量的一元F检验。F检验只是描述性的，不应解释生成的概率。如果所有个案均分配到单独一个聚类，则ANOVA表不显示。◎每个个案的聚类信息.显示每个个案的最终聚类分配，以及该个案和用来对个案分类的聚类中心之间的Euclidean距离。还显示最终聚类中心之间的欧氏距离。

十、k均值聚类法算例？

k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取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。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。