K-means聚类算法是数据挖掘和机器学习中常用的无监督学习方法,将数据点分为K个不同的簇。该算法通过迭代寻找最优簇中心,确保每个数据点到其所属簇中心的距离最小化。在三维空间中,K-means算法可以通过直观的颜色编码方式展示不同簇的数据点分布,从而帮助分析和评估其聚类效果。选择合适的K值、初始中心和数据分布假设是使用该算法时需要考虑的关键因素。
K-means聚类算法的三维可视化方法
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K-means 的聚类逻辑蛮清晰的,主要靠计算“谁离谁近”,把数据点分到最近的中心里。你要是手上有一堆样本,想看看有没有分组规律,用它还挺合适。孤立点也能得比较稳,结果还挺有参考价值。
K-means的实现过程不算复杂,核心就两个步骤:先随机选中心,不停更新,直到不再变。嗯,像在调频收音机,调到信号位置为止。要注意初始中心点选得不好,聚类效果就偏了。
如果你是用Python写的,可以直接撸个小脚本试试,比如下面这样:
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
别的语言也有,
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