在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP
扫描二维码
关注博学谷微信公众号
在最近大热的机器学习算法中，聚类算法是被应用的最为广泛的算法。对许多想要深入了解机器学习算法的朋友来讲，聚类算法是一个绕不开的重点。那么，聚类算法的原理是什么呢？简单来讲，聚类算法是一种“数据探索”的分析方法，它帮助我们在大量的数据中探索和发现数据的结构。因此，要想弄清楚聚类算法的原理并不困难，下面我们一起来走进聚类算法的学习吧！
聚类算法做为十大经典数据挖掘算法之一，它也是最为经典的基于划分的聚类方法。聚类算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为k个类别，算法描述如下：
第一步：适当选择k个类的初始中心，最初一般为随机选取；
第二步：在每次迭代中，对任意一个样本，分别求其到k个中心的欧式距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；
第三步：利用均值方法更新该k个类的中心的值；
第四步对于所有的k个聚类中心，重复前两步，类的中心值的移动距离满足一定条件时，则迭代结束，完成分类。总的来说，聚类算法的原理简单，效果也依赖于k值和类中初始点的选择。
为什么说聚类算法是应用最广泛的机器学习算法呢？因为它解决了数据分析、模式识别、用户画像和广告推荐、新闻推送和图像分割等很多实际问题。关于聚类算法的原理大家都明白了吗？如果想要更加深入学习并理解聚类算法的原理，大家可以在博学谷官网进行免费的视频学习。该课程将会详细为大家讲解聚类算法的原理，算法效果的衡量标准，基于Kmeans算法进行改进的优化方法。另外，还会讲解DBSCAN、层次聚类、谱聚类、Mean Shift聚类、SOM聚类、AP聚类等高阶算法。最后课程会通过文本文档，客户价值两个综合实践案例，加强大家聚类算法的实际应用能力。最后完成课程的学习，大家可以通过k-means算法了解聚类算法的原理和基本流程，学会评估及优化聚类算法的方法并且深入了解其他常见聚类算法。
关于聚类算法的原理和更多内容，尽在博学谷IT在线教育平台。当然，学习聚类算法也需要一定的Python编程基础，以及掌握一定的数学基础。如果大家没有这样的技术储备也没关系，可以继续在博学谷深入学习相关内容。
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升，担心学不会？根据个人情况规划学习路线，闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导，在线答疑解惑，指导就业！
上一篇：
AI医疗概念解析：AI医疗是什么？
下一篇：
如何入门机器学习？新手指导建议
相关推荐 更多
新手如何快速入门人工智能
网上有很多关于“新手如何快速入门人工智能”的文章，但是对于真正的小白来说并没有太多的指导作用。作为新手想进入人工智能领域，首先是要明确需要掌握哪些基础知识，其次是掌握一套行之有效的学习方法，最后才是大部分文章所提到的人工智能最终需要掌握的那些领域。
9559
2019-08-08 10:12:28
北京Java培训机构如何挑选比较靠谱？
随着当前IT培训市场的火爆，不少的人打着IT培训的幌子来坑骗学生的钱。那么我们该如何辨别出这些IT培训机构呢？尤其是不少学生为了接收到最前沿的Java开发技术，不远千里来到北京，那么北京Java培训机构如何挑选比较靠谱呢？这是很多想要学Java的人共同面对的难题。下面小编就教大家在这些五花八门的IT培训机构中挑出靠谱的机构。
4280
2019-09-29 14:26:36
AI换脸技术原理分析
近来AI换脸技术引起了巨大的争议，众所周知，人脸互换是计算机视觉领域中的大热应用，在技术进步的同时也埋下了不少的隐患。因此在不久前的《网络音视频信息服务管理规定》中，国家出台了针对AI换脸造假视频的管控政策。由此可见AI换脸技术的迅猛发展，甚至达到了以假乱真的地步。既然AI技术如此神奇，本文就来带大家深度分析AI技术的具体原理，感兴趣的朋友可以接着看下去。
21615
2019-12-09 11:42:37
AI医疗概念解析：AI医疗是什么？
随着人工智能逐渐渗透我们的生活，最近AI医疗在当下兴起。那么，AI医疗是什么呢？顾名思义，就是利用最先进的人工智能技术，达到患者与医疗工作者、医疗机构以及医疗设备之间的信息化。解析AI医疗的概念，我们可以发现这是AI技术在医疗领域的一项深度发展和突破。下面我们一起来聊聊AI医疗的概念、意义和运用。
35077
2020-03-13 14:56:38
深度学习算法的底层原理学习
人工智能时代下，每一次AI技术的落地应用，都和深度学习发挥的作用密不可分。毫不夸张地说，深度学习是人工智能时代的核心驱动力，也是推动人工智能崛起的主流技术。因此，深度学习算法的底层原理，也是我们必须要学习和掌握的重要内容。下面我们一起来看看深度学习算法需要学什么，以及怎么学。
5865
2020-08-10 10:52:23
