一、k均值和kmeans的相同點？

k均值和k-means是同一算法的兩種不同稱呼。它們都是一種無監(jiān)督學習的聚類算法，用于將數(shù)據(jù)集劃分為k個不同的簇。

它們的相同點包括：都是基于距離度量的算法，通過迭代優(yōu)化來找到最優(yōu)的簇劃分，都需要預先指定簇的數(shù)量k，都使用歐氏距離作為默認的距離度量方法。總的來說，k均值和k-means是同一算法的兩種不同叫法，沒有本質(zhì)上的區(qū)別。

二、k-means的k值怎么確定？

1. 數(shù)據(jù)的先驗知識，或者數(shù)據(jù)進行簡單分析能得到K值。

2. 基于變化的算法：即定義一個函數(shù)，隨著K的改變，認為在正確的K時會產(chǎn)生極值。

3. 基于結(jié)構(gòu)的算法：即比較類內(nèi)距離、類間距離以確定K。

4. 基于一致性矩陣的算法：即認為在正確的K時，不同次聚類的結(jié)果會更加相似，以此確定K。

5. 基于層次聚類：即基于合并或分裂的思想，在一定情況下停止從而獲得K。

6. 基于采樣的算法：即對樣本采樣，分別做聚類；根據(jù)這些結(jié)果的相似性確定K。如，將樣本分為訓練與測試樣本；對訓練樣本訓練分類器，用于預測測試樣本類別，并與聚類的類別比較

7. 使用Canopy Method算法進行初始劃分。

8. 使用BIC算法進行初始劃分。

三、knn代碼操作方法？

knn代碼可以說是最簡單的分類算法之一，同時，它也是最常用的分類算法之一，注意knn代碼算法是有監(jiān)督學習中的分類算法，它看起來和另一個機器學習算法Kmeans有點像，但卻是有本質(zhì)區(qū)別的。

knn的全稱是K Nearest Neighbors，意思是K個最近的鄰居，從這個名字我們就能看出一些knn代碼算法的蛛絲馬跡了。

K個最近鄰居，毫無疑問，K的取值肯定是至關(guān)重要的。

knn代碼的原理就是當預測一個新的值x的時候，根據(jù)它距離最近的K個點是什么類別來判斷x屬于哪個類別。

四、k-means算法可以用什么代替？

K-means算法可以被用一些替代方法來解決聚類問題，比如層次聚類、密度聚類、譜聚類等。這些方法都有各自的優(yōu)點和適用場景，例如層次聚類可以處理不同大小的聚類和非凸形狀的群集，密度聚類可以有效地處理噪聲和局部密度變化，譜聚類可以處理非球形聚類和高維數(shù)據(jù)。因此，在選擇聚類算法時需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點和分析需求進行綜合考慮，選擇最適合的算法來解決聚類問題。

五、k-means是分類算法嗎？

k-means不是分類算法，是聚類算法。

k-means算法接受參數(shù)k；然后將事先輸入的n個數(shù)據(jù)對象劃分為k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小.聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對

象”（引力中心）來進行計算的.

k-means算法是最為經(jīng)典的基于劃分的聚類方法,是十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法之一.k-means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類,對最靠近他們的對象歸類.通過迭代的方法,逐次更新各聚類中心的值,直至得到最好的聚類結(jié)果.

六、k-means算法和knn算法的區(qū)別？

k-means算法和knn算法是兩種常見的機器學習算法。它們在應(yīng)用場景、算法原理和計算復雜度等方面存在一些區(qū)別。1. k-means算法是一種聚類算法，用于將數(shù)據(jù)集劃分為k個不同的簇。它的主要步驟包括選擇k個初始聚類中心、計算每個樣本與聚類中心的距離、將樣本分配到最近的聚類中心、更新聚類中心的位置，重復以上步驟直到達到收斂條件。k-means算法的目標是最小化樣本與其所屬聚類中心之間的距離。2. knn算法是一種分類算法，用于根據(jù)樣本的特征將其分為不同的類別。它的主要步驟包括計算每個樣本與已知樣本之間的距離、選擇k個最近鄰樣本、根據(jù)最近鄰樣本的類別進行投票或加權(quán)投票來確定未知樣本的類別。knn算法的目標是通過樣本之間的相似性來進行分類。這兩種算法的區(qū)別主要體現(xiàn)在以下幾個方面：- 應(yīng)用場景：k-means算法主要用于聚類分析，而knn算法主要用于分類問題。- 算法原理：k-means算法通過迭代計算樣本與聚類中心之間的距離來進行聚類，而knn算法通過計算樣本之間的距離來進行分類。- 計算復雜度：k-means算法的計算復雜度較低，時間復雜度為O(n*k*d*t)，其中n為樣本數(shù)量，k為聚類中心數(shù)量，d為樣本特征維度，t為迭代次數(shù)。knn算法的計算復雜度較高，時間復雜度為O(n*d*k)，其中n為樣本數(shù)量，d為樣本特征維度，k為最近鄰樣本數(shù)量。總結(jié)：k-means算法和knn算法在應(yīng)用場景、算法原理和計算復雜度等方面存在一些區(qū)別。k-means算法用于聚類分析，通過迭代計算樣本與聚類中心之間的距離來進行聚類；knn算法用于分類問題，通過計算樣本之間的距離來進行分類。此外，k-means算法的計算復雜度較低，而knn算法的計算復雜度較高。

七、k-means中位數(shù)算法有幾種？

① 在 K-means 算法中 K 是事先給定的，這個 K 值的選定是非常難以估計的。很多時候，事先并不知道給定的數(shù)據(jù)集應(yīng)該分成多少個類別才最合適。這也是 K-means 算法的一個不足。有的算法是通過類的自動合并和分裂，得到較為合理的類型數(shù)目 K，例如 ISODATA 算法。關(guān)于 K-means 算法中聚類數(shù)目K 值的確定在文獻中，是根據(jù)方差分析理論，應(yīng)用混合 F統(tǒng)計量來確定最佳分類數(shù)，并應(yīng)用了模糊劃分熵來驗證最佳分類數(shù)的正確性。在文獻中，使用了一種結(jié)合全協(xié)方差矩陣的 RPCL 算法，并逐步刪除那些只包含少量訓練數(shù)據(jù)的類。而文獻中使用的是一種稱為次勝者受罰的競爭學習規(guī)則，來自動決定類的適當數(shù)目。它的思想是：對每個輸入而言，不僅競爭獲勝單元的權(quán)值被修正以適應(yīng)輸入值，而且對次勝單元采用懲罰的方法使之遠離輸入值。 ② 在 K-means 算法中，首先需要根據(jù)初始聚類中心來確定一個初始劃分，然后對初始劃分進行優(yōu)化。這個初始聚類中心的選擇對聚類結(jié)果有較大的影響，一旦初始值選擇的不好，可能無法得到有效的聚類結(jié)果，這也成為 K-means算法的一個主要問題。對于該問題的解決，許多算法采用遺傳算法（GA），例如文獻 中采用遺傳算法（GA）進行初始化，以內(nèi)部聚類準則作為評價指標。 ③ 從 K-means 算法框架可以看出，該算法需要不斷地進行樣本分類調(diào)整，不斷地計算調(diào)整后的新的聚類中心，因此當數(shù)據(jù)量非常大時，算法的時間開銷是非常大的。所以需要對算法的時間復雜度進行分析、改進，提高算法應(yīng)用范圍。在文獻中從該算法的時間復雜度進行分析考慮，通過一定的相似性準則來去掉聚類中心的侯選集。而在文獻中，使用的 K-means 算法是對樣本數(shù)據(jù)進行聚類，無論是初始點的選擇還是一次迭代完成時對數(shù)據(jù)的調(diào)整，都是建立在隨機選取的樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，這樣可以提高算法的收斂速度。