大数据经典算法Kmeans讲解.ppt

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聚类算法简介
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聚类的目标:将一组向量分成若干组,组内数据是相似的,而组间数据是有较明显差异。
与分类区别:分类与聚类最大的区别在于分类的目标事先已知,聚类也被称为无监督机器学习
聚类手段:传统聚类算法①划分法②层次方法③基于密度方法④基于网络方法⑤基于模型方法
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什么是Kmeans算法?
Q1:K是什么?A1:k是聚类算法当中类的个数。
Summary:Kmeans是用均值算法把数据分成K个类的算法!
Q2:means是什么?A2:means是均值算法。
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Kmeans算法详解(1)
步骤一:取得k个初始初始中心点
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Kmeans算法详解(2)
Minofthree
duetotheEuclidDistance
步骤二:把每个点划分进相应的簇
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Kmeans算法详解(3)
Minofthree
duetotheEuclidDistance
步骤三:重新计算中心点
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Kmeans算法详解(4)
步骤四:迭代计算中心点
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Kmeans算法详解(5)
步骤五:收敛
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Kmeans算法流程
从数据中随机抽取k个点作为初始聚类的中心,由这个中心代表各个聚类
计算数据中所有的点到这k个点的距离,将点归到离其最近的聚类里
调整聚类中心,即将聚类的中心移动到聚类的几何中心(即平均值)处,也就是k-means中的mean的含义
重复第2步直到聚类的中心不再移动,此时算法收敛
最后kmeans算法时间、空间复杂度是:
时间复杂度:上限为O(tKmn),下限为Ω(Kmn)其中,t为迭代次数,K为簇的数目,m为记录数,n为维数
空间复杂度:O((m+K)n),其中,K为簇的数目,m为记录数,n为维数
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决定性因素
Input&centroids
Selectedk
MaxIterations&Convergence
Meassures
①数据的采集和抽象
②初始的中心选择
①最大迭代次数
②收敛值
①k值的选定
①度量距离的手段
factors?
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