原创 聚类算法的原理是什么?

发布时间:2020-03-17 17:27:33 浏览 2449 来源:博学谷 作者:照照

    在最近大热的机器学习算法中,聚类算法是被应用的最为广泛的算法。对许多想要深入了解机器学习算法的朋友来讲,聚类算法是一个绕不开的重点。那么,聚类算法的原理是什么呢?简单来讲,聚类算法是一种数据探索的分析方法,它帮助我们在大量的数据中探索和发现数据的结构。因此,要想弄清楚聚类算法的原理并不困难,下面我们一起来走进聚类算法的学习吧!

     

    聚类算法

     

    聚类算法做为十大经典数据挖掘算法之一,它也是最为经典的基于划分的聚类方法。聚类算法的基本思想是: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。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为k个类别,算法描述如下:

     

    第一步:适当选择k个类的初始中心,最初一般为随机选取;

     

    第二步:在每次迭代中,对任意一个样本,分别求其到k个中心的欧式距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类;

     

    第三步:利用均值方法更新该k个类的中心的值;

     

    第四步对于所有的k个聚类中心,重复前两步,类的中心值的移动距离满足一定条件时,则迭代结束,完成分类。总的来说,聚类算法的原理简单,效果也依赖于k值和类中初始点的选择。

     

    为什么说聚类算法是应用最广泛的机器学习算法呢?因为它解决了数据分析、模式识别、用户画像和广告推荐、新闻推送和图像分割等很多实际问题。关于聚类算法的原理大家都明白了吗?如果想要更加深入学习并理解聚类算法的原理,大家可以在博学谷官网进行免费的视频学习。该课程将会详细为大家讲解聚类算法的原理,算法效果的衡量标准,基于Kmeans算法进行改进的优化方法。另外,还会讲解DBSCAN、层次聚类、谱聚类、Mean Shift聚类、SOM聚类、AP聚类等高阶算法。最后课程会通过文本文档,客户价值两个综合实践案例,加强大家聚类算法的实际应用能力。最后完成课程的学习,大家可以通过k-means算法了解聚类算法的原理和基本流程,学会评估及优化聚类算法的方法并且深入了解其他常见聚类算法。

     

    关于聚类算法的原理和更多内容,尽在博学谷IT在线教育平台。当然,学习聚类算法也需要一定的Python编程基础,以及掌握一定的数学基础。如果大家没有这样的技术储备也没关系,可以继续在博学谷深入学习相关内容。

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