机器学习中的K-means算法原理与R语言实例
聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法,这有点像全自动分类。簇内的对象越相似,聚类的效果越好。支持向量机、神经网络所讨论的分类问题都是有监督的学习方式,现在我们所介绍的聚类则是无监督的。其中,K均值(K-means)是最基本、最简单的聚类算法。
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在K均值算法中,质心是定义聚类原型(也就是机器学习获得的结果)的核心。在介绍算法实施的具体过程中,我们将演示质心的计算方法。而且你将看到除了第一次的质心是被指定的以外,此后的质心都是经由计算均值而获得的。
首先,选择K个初始质心(这K个质心并不要求来自于样本数据集),其中K是用户指定的参数,也就是所期望的簇的个数。每个数据点都被收归到距其最近之质心的分类中,而同一个质心所收归的点集为一个簇。然后,根据本次分类的结果,更新每个簇的质心。重复上述数据点分类与质心变更步骤,直到簇内数据点不再改变,或者等价地说,直到质心不再改变。
基本的K均值算法描述如下:
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