kmeans算法简单例题
K-means聚类分析案例(一) -
开始在三个簇的基础上进行聚类。为了在初始阶段产生随机的簇数量，调用set.seed（）函数。set.seed（）函数能够产生随机数。kmeans（）函数能够在数据矩阵上执行k均值聚类。protein数据矩阵被当作一个对象传入该函数，该对象必须是数值型矩阵。centers＝3代表初始化簇中心数量。因为簇的数量由一个数字指定，..
之前的笔记： 聚类介绍：点这里 层次聚类分析案例（一）：世界银行样本数据集 层次聚类分析案例（二）：亚马逊雨林烧毁情况 层次聚类分析案例（三）：基因聚类 K-means聚类分析案例（一）K-means聚类案例（二）食品我们所吃的食物中的营养成分可以根据它们在构建身体构成的作用来分类。这好了吧！
开始在三个簇的基础上进行聚类。为了在初始阶段产生随机的簇数量，调用set.seed（）函数。set.seed（）函数能够产生随机数。kmeans（）函数能够在数据矩阵上执行k均值聚类。protein数据矩阵被当作一个对象传入该函数，该对象必须是数值型矩阵。centers＝3代表初始化簇中心数量。因为簇的数量由一个数字指定，..
之前的笔记： 聚类介绍：点这里 层次聚类分析案例（一）：世界银行样本数据集 层次聚类分析案例（二）：亚马逊雨林烧毁情况 层次聚类分析案例（三）：基因聚类 K-means聚类分析案例（一）K-means聚类案例（二）食品我们所吃的食物中的营养成分可以根据它们在构建身体构成的作用来分类。这好了吧！
数据概览：包含13个维度，12个数值特征，以及渠道标识，存在缺失值和异常值。数据处理：删除冗余列，进行数据清洗和标准化。模型建立：使用KMeans模型，目标是减小簇内距离，增大簇间距离。3. 聚类结果结果将广告渠道分为4类，比例分别为17%，35%，39%，8%。每个类别有其显著特征：类别1（39%）：效果说完了。
由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。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到此结束了？。
K-Means聚类算法 -
1、原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快。2、当结果簇是密集的，而簇与簇之间区别明显时， 它的效果较好。3、主要需要调参的参数仅仅是簇数k。缺点：1、K值需要预先给定，很多情况下K值的估计是非常困难的。2、K-Means算法对初始选取的质心点是敏感的，不同的随机种子点得到的聚类结果完全不同说完了。
k均值算法非常简单且使用广泛，但是其有主要的两个缺陷： 1. K值需要预先给定,属于预先知识，很多情况下K值的估计是非常困难的，对于像计算全部微信用户的交往圈这样的场景就完全的没办法用K-Means进行。对于可以确定K值不会太大但不明确精确的K值的场景，可以进行迭代运算，然后找出Cost Function最小时所对应的K值，这个等我继续说。
kmeans聚类有重叠怎么办 -
1、首先设类别数为1。2、然后逐步提高类别数，在每一个类别数都用上述方法。3、最后通常情况下，总方差会很快下降，直到到达一个拐点；这意味着再增加一个聚类中心不会显著减少方差，保存此时的聚类数，kmeans聚类有重叠即可解决。
K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。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是什么。
用MATLAB 实现k-means算法数据 data随机产生100个数。 分成两类,即k...
调用Kmeans函数X N*P的数据矩阵Idx N*1的向量，存储的是每个点的聚类标号Ctrs K*P的矩阵，存储的是K个聚类质心位置SumD 1*K的和向量，存储的是类间所有点与该类质心点距离之和D N*K的矩阵，存储的是每个点与所有质心的距离；[Idx,Ctrs,SumD,D] =kmeans(X,2,'Replicates',2,'Options等会说。
function [mu,mask]=kmeans(ima,k)%k为指定类别数kmeans image segmentation Input:ima: grey color image灰度图像k: Number of classes指定的图像中类别数目Output:mu: vector of class means 每个类的均值mask: clasification image mask分类后的图像掩膜（mask)Author: Jose Vicente Manjon 到此结束了？。