《機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目案例開發(fā)》課件 8.1聚類-KMeans_第1頁
《機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目案例開發(fā)》課件 8.1聚類-KMeans_第2頁
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人工智能技術(shù)與應(yīng)用8.K-MEANS聚類課程概況—基本情況PART01聚類算法什么是聚類KMEANS算法KMEANS流程KMEANS優(yōu)缺點(diǎn)聚類的概念聚類的概念：聚類(

clustering):

是一種典型的“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”，是把物理對(duì)象或抽象對(duì)象的集合分組為由彼此類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過程。聚類的應(yīng)用：

客戶分類、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)預(yù)處理、圖像分割聚類的概念聚類的概念：有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)：有監(jiān)督問題：數(shù)據(jù)有l(wèi)abel無監(jiān)督問題數(shù)據(jù)沒有l(wèi)abel聚類：相似的東西分到一組難點(diǎn)：如何評(píng)估，如何調(diào)參K-MEANS算法

KMEANS工作流程KMEANS工作流程：https:///p/37503452/blog/visualizing-k-means-clustering/KMEANS工作流程KMEANS工作流程：原始數(shù)據(jù)

(a)

(c)

(b)

(d)

指定K的值K=3計(jì)算每個(gè)質(zhì)心到點(diǎn)的距離劃分點(diǎn)到簇按照簇重新計(jì)算質(zhì)心計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到質(zhì)心得距離重新劃分簇重復(fù)計(jì)算質(zhì)心更新簇https:///p/37503452/blog/visualizing-k-means-clustering/K-MEANS優(yōu)缺點(diǎn)K-MEANS優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：簡單，快速，適合常規(guī)數(shù)據(jù)集缺點(diǎn)：K值很難確定，如果數(shù)據(jù)復(fù)雜很難確定，一般需要設(shè)置多個(gè)進(jìn)行測(cè)試復(fù)雜度與樣本呈線性關(guān)系：

每次更新質(zhì)心需要和每個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行

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