聚类分析kmeans算法代码

冷孟莺1185k - means++是对什么算法的改进 -
隆郭放13283338104 ______ K-means 算法属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法,它是一种已知聚类类别数的聚类算法.指定类别数为K,对样本集合进行聚类,聚类的结果由K 个聚类中心来表达,基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则),算法采用迭代更新的方法,每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行,最终的聚类结果使目标函数值取得极小值,达到较优的聚类效果.使用平均误差准则函数E作为聚类结果好坏的衡量标准之一,保证了算法运行结果的可靠性和有效性.

冷孟莺1185怎么对k - means聚类结果进行分析 -
隆郭放13283338104 ______ 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...

冷孟莺1185k - means聚类算法一定要指定聚类个数吗 -
隆郭放13283338104 ______ 其实我猜你想问的是怎么改进k-means算法,可以摆脱手工指定k值.实质上通过算距离达到聚类的算法是必须要手工指定一个值的,也就是说需要一个参照.不需要制定聚类个数的聚类算法,例如:DBSCAN

冷孟莺11852、使用R中的iris数据集,利用Kmeans算法对其进行聚类,选择聚类簇数...
隆郭放13283338104 ______ 这个问题其实是无解的,数据不同,算法的分类效果、实际运行时间也是不同.若单从运算速度而言,k-means比层次更快.原因是K-means是找中心,然后计算距离;层次是逐个样本逐层合并,层次的算法复杂度更高.更重要的是,在大数量下,K-means算法和层次聚类算法的分类效果真的只能用见仁见智来形容了.

冷孟莺1185请哪个大神详细介绍下seeded - kmeans算法,先拜谢了~~ -
隆郭放13283338104 ______ In S-KMeans, the seed clustering is used to initialize the KMeans algorithm. Thus, rather than initializing KMeans from random means, the centroid of the th cluster is initialized with the centroid of the th partition of the seed set. The seed clustering is ...