關(guān)于聚類算法的原理介紹-創(chuàng)新互聯(lián)

今天小編分享的是關(guān)于聚類算法的原理介紹，可能大家對聚類算法并不陌生，或者從來沒有了解過聚類算法。但是不用擔(dān)心，今天小編會以最簡單的描述來講解聚類算法的原理。

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在最近大熱的機器學(xué)習(xí)算法中，聚類算法是被應(yīng)用的最為廣泛的算法。對許多想要深入了解機器學(xué)習(xí)算法的朋友來講，聚類算法是一個繞不開的重點。那么，聚類算法的原理是什么呢？簡單來講，聚類算法是一種“數(shù)據(jù)探索”的分析方法，它幫助我們在大量的數(shù)據(jù)中探索和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。因此，要想弄清楚聚類算法的原理并不困難，下面我們一起來走進(jìn)聚類算法的學(xué)習(xí)吧！

聚類算法做為十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法之一，它也是最為經(jīng)典的基于劃分的聚類方法。聚類算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進(jìn)行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結(jié)果。假設(shè)要把樣本集分為k個類別，算法描述如下：

第一步：適當(dāng)選擇k個類的初始中心，最初一般為隨機選??；

第二步：在每次迭代中，對任意一個樣本，分別求其到k個中心的歐式距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在的類；

第三步：利用均值方法更新該k個類的中心的值；

第四步對于所有的k個聚類中心，重復(fù)前兩步，類的中心值的移動距離滿足一定條件時，則迭代結(jié)束，完成分類?？偟膩碚f，聚類算法的原理簡單，效果也依賴于k值和類中初始點的選擇。

為什么說聚類算法是應(yīng)用最廣泛的機器學(xué)習(xí)算法呢？因為它解決了數(shù)據(jù)分析、模式識別、用戶畫像和廣告推薦、新聞推送和圖像分割等很多實際問題。關(guān)于聚類算法的原理大家都明白了嗎？如果想要更加深入學(xué)習(xí)并理解聚類算法的原理，大家可以在創(chuàng)新互聯(lián)官網(wǎng)進(jìn)行免費的視頻學(xué)習(xí)。該課程將會詳細(xì)為大家講解聚類算法的原理，算法效果的衡量標(biāo)準(zhǔn)，基于Kmeans算法進(jìn)行改進(jìn)的優(yōu)化方法。另外，還會講解DBSCAN、層次聚類、譜聚類、Mean Shift聚類、SOM聚類、AP聚類等高階算法。最后課程會通過文本文檔，客戶價值兩個綜合實踐案例，加強大家聚類算法的實際應(yīng)用能力。最后完成課程的學(xué)習(xí)，大家可以通過k-means算法了解聚類算法的原理和基本流程，學(xué)會評估及優(yōu)化聚類算法的方法并且深入了解其他常見聚類算法。

以上就是關(guān)于聚類算法的原理介紹的詳細(xì)內(nèi)容了，看完之后是否有所收獲呢？如果如果想了解更多，歡迎來創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊！

當(dāng)前名稱：關(guān)于聚類算法的原理介紹-創(chuàng)新互聯(lián)
文章轉(zhuǎn)載：http://muchs.cn/article42/dppehc.html

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