k均值聚类算法

资 源 简 介

k均值聚类算法

详 情 说 明

k均值聚类是一种常用的无监督学习算法，特别适用于将用户偏好数据分组的场景。该算法通过迭代优化的方式将数据点划分到k个簇中，使得每个簇内的数据点相似度尽可能高，而不同簇间的差异尽可能大。

对于用户偏好矩阵UR的处理，算法首先需要进行预处理来产生初始的k个聚类中心。这个过程可能包括数据标准化、去除异常值等步骤，以确保后续聚类过程的稳定性。预处理后的数据质量直接影响最终的聚类效果。

相似性度量矩阵是算法中的关键组成部分，它量化了不同数据点之间的相似程度。在用户偏好分析中，常用的相似性度量包括余弦相似度或皮尔逊相关系数，这些方法能够有效捕捉用户之间的偏好模式。

整个聚类过程通过不断调整聚类中心和重新分配数据点来优化目标函数，直到满足收敛条件为止。最终输出的k个聚类可以用于进一步的分析，如用户分群、推荐系统优化等应用场景。