k均值聚类思维导图
k均值聚类介绍
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思维导图大纲
k均值聚类思维导图模板大纲
理解聚类
一种机器学习任务
聚类的应用
k均值聚类算法
阶段
该算法将案例分配到初始的k个类中
根据落入当前类的案例调整类的边界来更新分配。
优缺点
优点
使用简单的原则来确定可以用非统计术语解释的类
它具有高度的灵活性，并且通过简单的调整，它就可以进行修正以克服它几乎所有的缺点
将数据划分成有用的类，它是相当有效的且运行良好
缺点
相对于更多近期的聚类算法，它不够复杂
因为它使用了一个随机的元素，所以它不能保证找到最佳的类
需要一个合理的猜测:数据有多少个自然类
使用距离来分配和更新类
选择初始的类中心
选择发生在特征空间任意地方的随机值
完全跳过这一步，通过将每个案例随机分配到一个类中，该算法可以直接跳过这一阶段，立即进入更新阶段
选择适当的聚类数
理想情况下，有一些关于真实分组的先验知识，使用该信息，可以开始应用k均值算法。
k可以由业务需求或者分析动机所决定的。
如果没有任何先验知识，经验规则设置k等于√(n/2)，其中，n表示数据集中的案例总数。
肘部法度量对于不同的k值，类内部的同质性或者异质性是如何变化的。
分支主题 3
子主题 1
子主题 2
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