K-means、KNN学习笔记

2024-08-08 19:12:00 221人阅读

1.K-means:聚类算法，无监督

输入：k, data[n];

（1）选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];

（2）对于data[0]….data[n], 分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i;

（3）对于所有标记为i点，重新计算c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数；

（4）重复(2)(3),直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。

优点：简单，速度快；

缺点：聚类结果与初始中心选取有关，必须提供聚类数目（k值），通常做法是，用不同K值多次聚类，取最优结果。

2.Knn：分类算法，有监督

计算步骤如下：
    1）给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离
    2）圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻
    3）根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类

优点：简单，无需估计参数，无需训练

缺点：计算量大，内存开销大

K-means、KNN学习笔记

声明：以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任，若内容有误或涉及侵权可进行投诉：投诉/举报工作人员会在5个工作日内联系你，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。

联系
我们