K-means、K-means ++、K-modes和K-prototype聚类算法简述附Python代码_kmodes聚类图

作者：人工智能uu | 2024-06-30 17:02:58

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kmodes聚类图

K-means

K-means属于聚类算法中最简单的一种，也是一种无监督学习的算法。

按上图所示，具体步骤如下：

1. 设定初始簇的个数，上图为2

2. 使用欧式距离对簇进行分类，与最近的簇为一类，如上图所示，分为红蓝两类

3. 对已分类的所有数据区均值，取X/Y坐标的平均值，设为新的中心点，如上图c-d的操作

4. 重新对簇进行分类（如步骤2），如上图d-c的操作

5. 迭代直到结束。

结束迭代的方法有很多，比如收敛达到一定程度后结束迭代，如无法收敛可以设置迭代次数

1. 需要先验知识，必须给定一个簇，簇多簇少效果是截然不同的。

2. 初始簇中心点对算法影响较大，如果初始值不太好，可能对结果产生较大的影响。

3. 去噪点能力差，误差数据可能会对结果造成较大的影响。

4. 仅适用于球心数据分布

5. 数据比较大时收敛比较慢

对于中心点的收敛问题，可以使用特殊的求中心点公式：

1. Minkowski Distance 公式 —— λ 可以随意取值，可以是负数，也可以是正数，或是无穷大

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