kmeans原理
典型的聚类算法有哪些,并简述K-means算法的原理及不足??？
K-means算法是一种常用的聚类算法😉🙈|🦢，其原理如下🎣😗——|🦡：初始化💀_☁️🤐：随机选择k个初始质心🎗——_🦦，每个质心表示一个簇的中心点🙈🌤——-🎐。分配🍁_|🌴：对于每个数据点🐦😳__😋，计算其到k个质心的距离🎣——🦧🐹，将其分配给距离最近的质心所表示的簇🌥🐫-🎳🦡。重新计算质心🐪-🐔：对于每个簇😇😩-😅，重新计算其所有点的均值*——🏵🦖，得到新的质心位置🦑__🕹🦝。重复2和3步🐪||🎫🎍，直到质心位置不再改等会说🕸🎄|🌕🐡。
K-Means算法是无监督的聚类算法🦕__🪄🐁，它实现起来比较简单🎉|_🏏🎾，聚类效果也不错😗||🧵😵，因此应用很广泛🦛|🐟🐂。K-Means算法有大量的变体🦍🦌_🌿，本文就从最传统的K-Means算法讲起🦄🀄——🐃，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法*🎯|——🌷。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法🦉🐵——🐉。amp;#160后面会介绍😩☹️||😩🐯。
K-means算法是一种常用的聚类算法😉🙈|🦢，其原理如下🎣😗——|🦡：初始化💀_☁️🤐：随机选择k个初始质心🎗——_🦦，每个质心表示一个簇的中心点🙈🌤——-🎐。分配🍁_|🌴：对于每个数据点🐦😳__😋，计算其到k个质心的距离🎣——🦧🐹，将其分配给距离最近的质心所表示的簇🌥🐫-🎳🦡。重新计算质心🐪-🐔：对于每个簇😇😩-😅，重新计算其所有点的均值*——🏵🦖，得到新的质心位置🦑__🕹🦝。重复2和3步🐪||🎫🎍，直到质心位置不再改等会说🕸🎄|🌕🐡。
K-Means算法是无监督的聚类算法🦕__🪄🐁，它实现起来比较简单🎉|_🏏🎾，聚类效果也不错😗||🧵😵，因此应用很广泛🦛|🐟🐂。K-Means算法有大量的变体🦍🦌_🌿，本文就从最传统的K-Means算法讲起🦄🀄——🐃，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法*🎯|——🌷。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法🦉🐵——🐉。amp;#160后面会介绍😩☹️||😩🐯。
C均值（K-means）算法是一种聚类算法🦖|🐗🙉，它将数据集划分为K个簇🕷_🦒🌾，每个簇包含最靠近该簇中心的数据点🥀-🛷🦔。其算法流程如下🌝🐱-_🪡🍁：1. 选择K个初始聚类中心点🎄🐝——-😝🐑，可以随机选择或根据实际需求选择🥇😗————😏。2. 将所有数据点分配到距离它们最近的聚类中心点所在的簇中🙄🐋——🎫。3. 重新计算每个簇的中心点🦢😀——-☺️🦅。4. 重复步骤2和3😄🎿|🏈😡，直到簇中希望你能满意🏐——🐫🕷。
K-means是聚类中的一个经典方法💐-*。其中的原理和思想实在是巧妙到爆炸💥🎄|-🌿。接下来让我来给大家展示来自1967年的算法的智慧😆🐹_🤪。问题引出🪰_🦉：如下图所示🐈⬛——-🐡☀️，我们想要自动的聚类🐯-_🐽，肉眼一看是5类😷_🎳🌺。那么我们随机生成5个点🦢🐈⬛-——🐌，它们最终将会成为聚类后每个类的中心点♣*--🐉🌸。由于是随机初始化的5个点🦉__🙁🐵，..
K均值聚类分析的原理?？
K-means算法的工作原理🐊🌝_|🐅：首先随机从数据集中选取K个点作为初始聚类中心😓🎊_|🐌，然后计算各个样本到聚类中的距离😎🐈--🌹，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类✨🤢-🦏🙃。计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心🦓*_🤣😼，如果相邻两次的聚类中心没有任何变化😭😈_|😃，说明样本调整结束🦅🌾--🌚，聚类准则函数已经收敛🦊🐇-|😀🪴。本算法的一个希望你能满意🀄-——🦚。
kmeans是无监督🐚_——🐅。K-Means是一种无监督学习方法🎄🐚——🎋☹️，用于将无标签的数据集进行聚类🕸🌜——*。其中K指集群的数量🐽🐸-|🦌，Means表示寻找集群中心点的手段🧶🦝————🏏。人们研究处理无标签数据集的方法🦡|_🤡🦊。面对无标签的数据集🌵🐑--🎳🤥，我们期望从数据中找出一定的规律🏑🐖————🦩。一种最简单也最快速的聚类算法应运而生K-Means😐♠|🍁。核心思想很简单🌷🌾|🐉：物以类聚🐼🐄————🌸。
kmeans的k是什么??？
处理流程🕹😩|🐰：1🐔🎲——|🥌、从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心🐞|🦖🐥。2🌿————🛷、根据每个聚类对象的均值（中心对象）♟——🦌🌲，计算每个对象与这些中心对象的距离*☁️_——🍁🐀；并根据最小距离重新对相应对象进行划分🦡_🎄。3🔮🦤_-🐫🍁、重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）🦄*|🐤。4🎀🌜|-🎃💀、循环2到3直到每个聚类不再发生变化为止🎎——🐺。k-means 算法接受输入到此结束了？🐯😐-😭🦗。
k-means:模型原理🦍🌴|😳、收敛过程🌾🐕🦺————🦟、超参数的选择聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系😁-——🐦🐬，将数据进行分组🐄——🏉，组内的相似性越大🏆🤨——🏏，组间的差别越大🦗🦜-——🦝🏓，则聚类效果越好*|😑🐥。不同的簇类型*🍃————😠： 聚类旨在发现有用的对象簇♥|🤠🥉，在现实中我们用到很多的簇的类型🦔-🤥，使用不同的簇类型划分数据的结果是不同的🐕_🐈⛸。基于原型的🐚|——🥉🧿： 簇是对象的集合😣——|🦋🐸，其等我继续说🪴||⚡️。
kmeans聚类算法是什么??？
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法🍀|——🐵，是十大经典数据挖掘算法之一🎋🐐|👻。K-means算法的基本思想是🌧|✨😼：以空间中k个点为中心进行聚类🤡🎴-|🐓♣，对最靠近他们的对象归类🤖__🌏*。通过迭代的方法🛷*__🦝，逐次更新各聚类中心的值😌🕸_🦬🦗，直至得到最好的聚类结果😊🪀-🎊🐖。聚类属于无监督学习🌻🐖-🎆，以往的回归😽🧐_😡、朴素贝叶斯🐺——😃🦅、SVM等都是有类别标签y的🐔🦎|🐳，也等我继续说🐖🎃_🦍🐓。
一🌱|-🐦，K-Means聚类算法原理k-means 算法接受参数k 🐽🐦-😠*；然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足🌎🐩————🧨：同一聚类中的对象相似度较高🙀——|🐚；而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的.K-means算法是最为经典到此结束了？😨|🤔。