k-means

        类似于绘制SSE，我们也可以绘制K与轮廓系数的图，通过观察“拐点”选择最优K值。值得注意的是，轮廓系数是越高越好，而SSE是越低越好，两种拐点的类型在图上有微小差别。总结：        本小节主要介绍了基本K-Means算法和K值的选择。接...

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K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。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...

K-means是一种无监督学习方法，适用于对未标记数据进行分类。该算法旨在将数据分为由变量K标记的组。K-means算法执行迭代操作，基于数据特征，将每个数据点分配给K个组之一。它利用特征相似性对数据点进行聚类。K-means聚类算法产生以下结果：1. K个簇的质心，可用于标记新数据点。2. 训练数据的标签，...

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，nstart＝10定义了随机被选择的中心数。结果如下：接下来，生成簇指派列表。order（）函数返回一个序列，以升序或者降序重新生...

K-Means（K均值）是一种机器学习的无监督算法，它能将未知标签的数据根据特征分为不同簇，簇的中心称为质心。算法流程包括：随机选择K个初始质心，计算每个样本点与质心的最近距离，将样本点归入最近的簇，计算更新质心，直至质心位置稳定。核心参数K的确定是个关键问题。引入轮廓系数S来评估簇内外差异。

1.2 KMeans() 参数 参数：n_clusters：整形，缺省值=8 【生成的聚类数，即产生的质心（centroids）数。】max_iter：整形，缺省值=300 ,执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。n_init：整形，缺省值=10 ,用不同的质心初始化值运行算法的次数，最终解是在inertia意义下选出的最优结果。init：有...

K-MEANS算法的终止条件可以是以下任何一个：1、没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。2、没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。3、误差平方和局部最小。伪代码 选择k个点作为初始质心。repeat 将每个点指派到最近的质心，形成k个簇，重新计算每个簇的质心，until，质心不发生变化。

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，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个...

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...

两种算法共享查找数据集中最近点的过程，但K-means是聚类，KNN是分类。使用欧氏距离而非曼哈顿距离是因为欧氏距离能够应用于任何空间，而曼哈顿距离只考虑水平和垂直距离，具有维度限制，无法适应所有空间数据点。欧氏距离公式为：对于两点\(A(x_1, y_1)\)和\(B(x_2, y_2)\)，其欧氏距离\(D\)为...