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怎么用织梦做网站,软件开发平台培训,徐州百度关键词优化,找装修推荐直接网站在线阅读#xff1a;aicoting AI算法面试学习在线网站 什么是聚类#xff1f; 聚类#xff08;Clustering#xff09;是一种典型的无监督学习方法#xff0c;其目标是在没有标签信息的情况下#xff0c;将数据样本按照相似性划分为若干簇#xff0c;使得同…推荐直接网站在线阅读aicoting AI算法面试学习在线网站什么是聚类聚类Clustering是一种典型的无监督学习方法其目标是在没有标签信息的情况下将数据样本按照相似性划分为若干簇使得同一簇内的样本相似度高不同簇之间差异显著。常见方法包括基于划分的 K-Means、基于层次的 层次聚类、以及基于密度的 DBSCAN、OPTICS 等。聚类广泛应用于用户分群、市场细分、文本主题发现、图像分割等任务是数据挖掘和探索性分析中的重要工具。K-Means 聚类K-Means 是最经典的聚类算法之一属于基于划分Partition-based的聚类方法。它通过迭代优化目标函数将数据划分为 K 个簇使得同簇内样本之间相似度最大化而不同簇之间相似度最小化。一个簇说白了就是一组相同类别的东西只是在这个方法里起了个名字叫簇比如苹果香蕉橘子属于水果那一簇彭于晏刘亦菲和你们属于帅哥美女那一簇。由于其简单、高效K-Means 在数据挖掘、文本分析、图像分割等领域被广泛应用。K-Means 的目标是最小化簇内平方误差Within-Cluster Sum of Squares, WCSS即J ∑ i 1 K ∑ x ∈ C i ∥ x − μ i ∥ 2 J \sum_{i1}^{K} \sum_{x \in C_i} \| x - \mu_i \|^2J∑i1K​∑x∈Ci​​∥x−μi​∥2其中K KK簇的个数C i C_iCi​第i ii个簇μ i μ_iμi​簇C i C_iCi​的质心均值向量∥ x − μ i ∥ 2 \| x - \mu_i \|^2∥x−μi​∥2样本点与簇中心的欧式距离 K-Means的核心思想就是不断更新簇划分与质心直到收敛目标函数不再显著下降。K-Means的算法流程也很容易理解初始化随机选择K KK个样本作为初始质心。分配样本将每个样本分配到距离最近的簇中心。更新质心对每个簇计算所有样本的均值作为新的质心。迭代重复步骤 2-3直到簇划分不再变化或目标函数收敛。下面基于Scikit-learn编写一段示例代码让咱们更好的理解一下from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt # 1. 生成模拟数据 X, y make_blobs(n_samples300, centers4, cluster_std0.6, random_state42) # 2. 训练 K-Means kmeans KMeans(n_clusters4, random_state42, n_init10) y_pred kmeans.fit_predict(X) # 3. 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], cy_pred, s30, cmapviridis) plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], cred, markerX, s200, labelCentroids) plt.legend() plt.title(K-Means Clustering) plt.show()运行结果如下不同颜色表示不同簇红色 X 为聚类中心。总结环节K-Means 作为经典的无监督学习方法凭借其高效性和直观性成为最常用的聚类算法之一。但在实际应用中需要注意簇数选择、初始点敏感性以及对复杂分布的适用性问题。针对这些不足研究者提出了 K-Means、Mini-Batch K-Means 等改进方法使其在大规模机器学习任务中依然具有重要地位。最新的文章都在公众号aicoting更新别忘记关注哦