本实验使用C++(VC)实现K-means聚类算法,并将其应用于不同尺寸的图像数据集。实验考虑了两种算法停止条件:迭代次数达到预设值和簇分配不再发生变化。通过比较不同图像尺寸下算法的运行时间,绘制了时间与像素点数量之间的关系曲线。实验结果表明,在处理不同像素数量的图像时,算法表现出了良好的聚类效果。
数据仓库与数据挖掘K-means聚类算法的实验报告
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算法流程:
初始化: 随机选择 K 个数据点作为初始质心。
分配数据点: 计算每个数据点到各个质心的距离,将其分配到距离最近的质心所属的簇。
更新质心: 计算每个簇中所有数据点的平均值,将其作为新的质心。
迭代: 重复步骤 2 和 3,直到质心不再发生 significant 变化或达到最大迭代次数。
K-Means 算法的应用:
客户细分
图像分割
Anomaly 检测
文档聚类
K 值的选择:
K 值的选择对聚类结果影响重大。 Elbow method 和 silhouette analysis 是常用的 K 值选择方法。
K-Means 算法的优点:
简单易懂,易于实现
可解释性强
计算效率高
K-Means 算法的局限性:
需要预先指定 K 值
对初始质心的选择敏感
对 outliers 敏感
仅适用于数值型数据
总结:
K-Means 算法是一种 powerful 的数据分组工具,可以应用于各种场景。了解其原理、应用和局限性,有助于更好地应用 K-Means 算法解决实际问题。
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