请写出至少4种聚类算法的名称、基本思想和各自优缺点。

[问答题]

阿夲呀

k-means聚类算法　k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，其定义如下：　E=∑i=1~k∑p∈Ci |p-mi|² 　这里E是数据库中所有对象的平方误差的总和，p是空间中的点，mi是簇Ci的平均值。该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立，使用的距离度量是欧几里得距离,当然也可以用其他距离度量。

发表于 2018-12-10 23:53:35 回复(0)