ML09-K均值聚類
基本含義:
將具有相似特性的資料點,分到同一個簇內,使得同簇之內的資料相較於簇外的資料更加的相似。
關鍵計算:
相似度度量的方法。計算同簇之內資料點之間的相似度,計算不同簇之間的相似度。
計算距離/相似度有很多的方法,在K均值聚類方法中,經常使用的是歐氏距離。
K均值聚類的目標是使得總體群內方差最小或者平方誤差最小。
聚類步驟:
- 在資料中,隨機生成K個初始均值
- 通過關聯每個觀測值到最近的均值,建立K個簇
- 每個簇的形心變成新的均值
- 重複步驟2-3,直到最後資料收斂
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