【阶段三】Python机器学习28篇:机器学习项目实战:KMeans算法的基本原理与KMeans聚类分群模型
2023-09-14 09:06:13 时间
本篇的思维导图:
KMeans模型
KMeans算法的基本原理
KMeans算法名称中的K代表类别数量,Means代表每个类别内样本的均值,所以KMeans算法又称为K-均值算法。KMeans算法以距离作为样本间相似度的度量标准,将距离相近的样本分配至同一个类别。样本间距离的计算方式可以是欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等,KMeans算法通常采用欧氏距离来度量各样本间的距离。
KMeans算法的核心思想是对每个样本点计算到各个中心点的距离,并将该样本点分配给距离最近的中心点代表的类别,一次迭代完成后,根据聚类结果更新每个类别的中心点,然后重复之前操作再次迭代,直到前后两次分类结果没有差别。如下图所示的简单案例解释了KMeans算法的原理,该案例的目的是将8个样本点聚成3个类别(K=3)。
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