kmeans的k是什么意思 如何在spss中進(jìn)行k-means聚類(lèi)分析?
如何在spss中進(jìn)行k-means聚類(lèi)分析?打開(kāi)數(shù)據(jù)文件后,使用analyze--classify--K-means cluster命令,選擇要聚集為變量的變量,選擇標(biāo)記變量以按大小寫(xiě)進(jìn)行標(biāo)記,并在“
如何在spss中進(jìn)行k-means聚類(lèi)分析?
打開(kāi)數(shù)據(jù)文件后,使用analyze--classify--K-means cluster命令,選擇要聚集為變量的變量,選擇標(biāo)記變量以按大小寫(xiě)進(jìn)行標(biāo)記,并在“簇?cái)?shù)”框中指定簇?cái)?shù)。單擊“確定”。
K-means的算法缺點(diǎn)?
K-means算法是聚類(lèi)分析中最基本、應(yīng)用最廣泛的劃分算法。它是一種已知聚類(lèi)類(lèi)別數(shù)的聚類(lèi)算法。當(dāng)類(lèi)別數(shù)為k時(shí),對(duì)樣本集進(jìn)行聚類(lèi),并根據(jù)給定的聚類(lèi)目標(biāo)函數(shù)(或聚類(lèi)效果準(zhǔn)則)由k來(lái)確定聚類(lèi)結(jié)果,算法采用迭代更新的方法。每次迭代都是在目標(biāo)函數(shù)值遞減的方向上進(jìn)行的。最終的聚類(lèi)結(jié)果使目標(biāo)函數(shù)的值達(dá)到最小值,達(dá)到較好的聚類(lèi)效果。采用平均誤差準(zhǔn)則函數(shù)E作為評(píng)價(jià)聚類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)則之一,保證了算法的可靠性和有效性。