K-means算法：基础知识、原理与案例分析
一、引言在大数据时代，数据挖掘技术已成为各行业关注的焦点。聚类分析作为数据挖掘的一个重要分支，旨在将无标签的数据分为若干个类别，使同类数据间的相似度较高，不同类数据间的相似度较低。K-means算法作为一种经典的聚类算法，因其简洁、高效的特点，广泛应用于数据分析、图像处理、机器学习等领域。二、K-means算法基础知识 聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，其主要目的是将数据集划分为若干个...
K-means聚类算法：原理、实例与代码分析
在大数据时代的浪潮中，聚类分析作为一种无监督学习方法，正逐渐成为机器学习和数据挖掘领域中的热门话题。其中，K-means算法以其简单高效的特点，在各类应用场景中脱颖而出。本文将深入探讨K-means算法的原理，并通过实例和代码分析来佐证其在实际应用中的有效性。 一、K-means算法原理回顾 K-means算法的基本思想是将数据集中的n个对象划分为K个聚类，使得每个对象到其所属聚...
什么是索引重建的导数原理_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
不同操作触发的索引重建，根据用户配置的数据源的不同，其导入数据的来源以及继承老版本数据的方式也大有区别，为防止用户因误操作导致的部分数据无法同步引起的线上问题，在此进行详细说明。说明触发索引重建的操作：手动/定时索引重建、手动/定时清理文档、线下变更。触发索引重建的操作行业算法版数据源：表示在Ope...
OpenSearch同步数据的原理是什么_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
实时同步（增量数据）由上图所示，增量数据一共有两部分（DB更新的和API推送的），新数据从源到opensearch一共有3个步骤：1.用户更新DB（通过DTS服务订阅数据库的binlog实现）或者调用API接口将数据推送到OpenSearch离线，此时主+辅表有1500tps的限制2. 当数据抵达离...
简述k-means算法基本原理，并针对如何自适应确定k值
k-means算法基本原理：(1) 随机选取k个中心点；(2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；(3) 更新中心点为每类的均值；(4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数，误差不变.空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N)其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数手肘法Elbow meth....
机器学习：K-means算法基本原理及其变种
一、K-means原理1.1、K-means起源美1967年，James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法》中首次提出 “K-means”这一术语。1957年，贝尔实验室也将标准算法用于脉冲编码调制技术。1965年，E.W. Forgy发表了本质上相同的算法——Lloyd-Forgy算法，所以这一算法有时也被称为Lloyd-Forgy算法。更高效的版本则被Harti....
k-means算法原理及实战
1 K-means原理K-means算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。基本流程：步骤1：从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；步骤2：再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；步骤3：不断重....
人工智能AI常见的经典K-means聚类算法原理和工作过程
人工智能AI常见的经典K-means聚类算法原理和工作过程 K-means聚类算法亦称K聚类均值算法，K-means算法是硬聚类算法中的一种。聚类算法是一类无监督机器学习。K-means算法是计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。K-means算法是典型的基于距离的聚类算法，以距离作为相似性的评价标准，认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。物以类聚，人以群分。K均值算法认....
K-Means聚类算法原理
K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。1. K-Means原理初探K-Means算法的思想....
《Hadoop与大数据挖掘》——2.5 K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现
本节书摘来自华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章，第2.5节，作者 张良均 樊哲 位文超 刘名军 许国杰 周龙 焦正升，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.5 K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现 2.5.1 K-Means算法原理 K-Means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表。它是将数据点到原型的某种距....
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