K-Means

本文总结了一些秋招面试中会遇到的问题和一些重要的知识点，适合面试前突击和巩固基础知识。

​K-means聚类，是聚类当中非常常用的方法之一。今天和大家分享一下关于K-means（也叫K均值）聚类。

聚类作为一种无监督技术，在很多的场合非常的有用，今天給大家介绍5个非常常用的聚类算法，以及各自的优缺点。

众所周知，数据挖掘算法并非十全十美，在某些情况下他们也会失效。 使用 K 均值算法（K-Means）时就可能会出现这种情况，当然此时你可以尝试一下另一种方法—— K 中心聚类算法（K-Medoids），也许效果会更好。

哪三个模型呢？决策树、K-means聚类、因子分析。

聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。

本章，我们讨论无监督学习算法，聚类（clustering）。

K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。 K值及初始质心 K值是聚类结果中类别的数量。简单的说就是我们希望将数据划分的类别数。K值决定了初始质…

摘要：每部电影都有自己的海报，即便是在如今这互联网时代，电影海报仍是一个强大的广告形式。每部电影都会根据自身的主题风格设计海报，精致的电影海报可以吸引人们的注意力。那么问题来了，不同风格的电影海报对颜色有什么样的偏好呢？ 利用Python爬取海报数据 为了回答这个问题，我们需要分析不同风格电影的海报情况。首先，我们需要构建一个电影海报数据的数据集，因此我利用…

摘要：均值算法是一种典型的无监督学习算法，用来对数据进行分类。 聚类问题 Clustering 针对监督式学习，输入数据为 (x, y) ，目标是找出分类边界，即对新的数据进行分类。而无监督式学习只给出一组数据集 ${x_1, x_2, … , x_m}$ ，目标是去找出这组数据的模式特征，比如哪些数据是一种类型的，哪些数据是另外一种类型的。典型…

掌握了excel、spss、sas、r这些分析工具之后，我们来了解下数据分析的基本方法论，其实数据分析方法不复杂，我们需要把一些核心的分析方法掌握了活学活用。 重点包括两块，一块是统计分析方法论：描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等； 一块是营销管理常用分析方法论：SWOT、4P、PE…

国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 年 12 月评 选出了数据挖掘领域的十大经典算法： C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。