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K-means原理、优化、应用
在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。
)在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。
K-means算法是一种常用的聚类算法，其原理如下：初始化：随机选择k个初始质心，每个质心表示一个簇的中心点。分配：对于每个数据点，计算其到k个质心的距离，将其分配给距离最近的质心所表示的簇。
K-MEANS算法的处理流程
1、重复步骤2和步骤3，直到满足某个停止准则，例如簇中心不再发生变化，簇内平方和达到最小值，或达到预定的迭代次数。输出：算法输出K个簇及其对应的簇中心。
2、选择K个初始聚类中心点，可以随机选择或根据实际需求选择。 将所有数据点分配到距离它们最近的聚类中心点所在的簇中。 重新计算每个簇的中心点。 重复步骤2和3，直到簇中心点不再变化或达到最大迭代次数。
3、把所有数据归好集合后，一共有k个集合。然后重新计算每个集合的质心。
聚类分析:k-means和层次聚类
1、聚类分析算法很多，比较经典的有 k-means 和 层次聚类法 。k-means的k就是最终聚集的簇数，这个要你事先自己指定。
2、kmeans是K均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的，他是在你给定所分的类数后，保证这K类之间获得最大的划分。
3、聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）（1）层次聚类首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。
4、动态聚类k-means 层次聚类，在类形成之后就不再改变。而且数据比较大的时候更占内存。 动态聚类，先抽几个点，把周围的点聚集起来。然后算每个类的重心或平均值什么的，以算出来的结果为分类点，不断的重复。直到分类的结果收敛为止。
5、典型的聚类算法有：K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。
如何检测数据变异大小差异的统计
1、将每个年份的数据分别计算出平均值和标准差。 根据公式计算出每个年份的变异系数，即将标准差除以平均值。
2、最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。极差=最大标志值—最小标志值。
3、标准差的计算方法是先求出每个数据值与平均值之差的平方，然后将这些平方值相加并除以数据个数，最后取平方根得到标准差。
4、t检验 t检验就是检验统计量为t的假设检验。 用于检验两个变量之间的差异。假设检验的一般步骤： ？ 根据实际问题提出原假设H0与备择假设 H1。 ？ 选择统计量t作为检验统计量，并在H0成立的条件下确定t的 分布。
到此，以上就是小编对于MEANS过程中方差的统计量关键字为的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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