kmeans算法名词解释
发布网友
发布时间：2022-04-01 10:22
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懂视网
时间：2022-04-01 14:43
kmeans原理如下：
输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。输出：满足方差最小标准的k个聚类。
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且的簇作为最终目标。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。
热心网友
时间：2022-04-01 11:51
Kmeans是聚类算法的一种，在工业界应用广泛，简单效果好，ps：企业拥有大数据量可以弥补Kmeans算法过于简单的性能劣势。
