r语言kmeans算法详解（r语言kmeans聚类算法）
摘要：
本篇目录：1、K-means原理、优化、应用2、K-Means聚类算法... 本篇目录：
K-means原理、优化、应用
1、K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。
2、kmeans算法原理如下：K-means算法是一种典型的基于划分的聚类算法该算法具有运算速度快，执行过程简单的优点，在很多大数据处理领域得到了广泛的应用。
3、K-means算法是一种常用的聚类算法，其原理如下：初始化：随机选择k个初始质心，每个质心表示一个簇的中心点。分配：对于每个数据点，计算其到k个质心的距离，将其分配给距离最近的质心所表示的簇。
K-Means聚类算法
K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。
K-means算法是一种基于距离的聚类算法，也叫做K均值或K平均，也经常被称为劳埃德(Lloyd)算法。是通过迭代的方式将数据集中的各个点划分到距离它最近的簇内，距离指的是数据点到簇中心的距离。
K-means算法是一种典型的基于划分的聚类算法该算法具有运算速度快，执行过程简单的优点，在很多大数据处理领域得到了广泛的应用。利用相似性度量方法来衡量数据集中所有数据之间的关系，将关系比较密切的数据划分到一个集合中。
kmeans聚类算法是将样本聚类成k个簇（cluster）。K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。
K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它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。
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。
三种聚类方法:层次、K均值、密度
1、其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最段距离。。 r语言中使用hclust(d， method = complete， members=NULL) 来进行层次聚类。
2、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。
3、包括去除异常值、处理缺失数据、标准化数据等操作，确保数据的质量和可分析性。聚类分析：是一种无监督学习方法，将游客根据其特征和相似性划分为不同的群体或簇。常用的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
Kmeans聚类算法简介(有点枯燥)
1、由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心(centroids)，移动到其包含成员的平均位置，然后重新划分其内部成员。
2、kmeans算法原理如下：K-means算法是一种典型的基于划分的聚类算法该算法具有运算速度快，执行过程简单的优点，在很多大数据处理领域得到了广泛的应用。
3、K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。
4、K-means算法是一种基于距离的聚类算法，也叫做K均值或K平均，也经常被称为劳埃德(Lloyd)算法。是通过迭代的方式将数据集中的各个点划分到距离它最近的簇内，距离指的是数据点到簇中心的距离。
5、kmeans聚类算法是将样本聚类成k个簇（cluster）。K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。
6、概述 K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它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。
kmeans中的k的含义
1、kmeans的意思：是一种简单的聚类方法，一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。Kmeans聚类算法是一种常用的聚类方法。
2、KNN，K的含义：来了一个样本x，要给它分类，即求出它的y，就从数据集中，在x附近找离它最近的K个数据点，这K个数据点，类别c占的个数最多，就把x的label设为c。
3、k-means的k就是最终聚集的簇数，这个要你事先自己指定。
4、原理中一直贯穿着中心的概念，这就是means的含义。接下来我们来分析一下K-means的优缺点。
5、式中：mi(i=1，2，…，k)是类i中数据对象的均值，分别代表K个类。K-means算法的工作原理：首先随机从数据集中选取K个点作为初始聚类中心，然后计算各个样本到聚类中的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。
K均值算法介绍
1、kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
2、K均值 (K-means) 算法是最常用的一种聚类算法。假设有如上的数据集，可以看到只有输入 ，没有输出 。下面说明一下K均值算法的过程 K均值算法的代价函数为：优化目标就是使用上面的代价函数最小化所有参数。
3、k均值聚类算法是：先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。
4、k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法，算法简单、快速。对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt) O(nkt)O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目，t是迭代的次数。
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