kmeans聚类结果分析

殳艳陶1257关于K - Means聚类算法的,大家交流一下. -
凤素秆13853563614 ______ 当然是敏感的,跟程序中如何处理数据有很大的关系.比如两个中心点(-1,0)(1,0),这时读入数据(0,0),那么程序计算与所有中心点的距离,因为距离相同,程序会给其中一个,至于给哪个,都是由程序决定,一般按数据存储的先后顺序来给.而且结果不同不能代表聚类结果差,而是说明结果的多样化,本身K的选取就是没有一个约定的方法,所以结果有差别也是理所当然的.关键是你要如何体现你的算法的优越性.就是要跟别的算法作比较,比如从算法的空间、时间复杂度,算法的运行处理速度等等因素来做比较.

殳艳陶12572、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...
凤素秆13853563614 ______ K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(...

殳艳陶1257对于Kmeans而言,不同的初始聚类中心选择可能导致不同的聚类结果...
凤素秆13853563614 ______ 在k-means聚类窗口点击option,选择ANOVA table,这样软件会将你每次分类做一次方差检验,看你分的类别之间是否有显著差异,如果你不知道分类多少,看方差检验,如果越有差异就说明分的类别之间越存在差异.