人工智能教程学科基础课程2.6机器学习导论13K均值算法优化目标随机初始化选择聚类数量

K-Means聚类优化目标分析

clustering optimization objective

优化目标函数有两个目的：

1. 通过调整学习算法的参数设置，可保障 K-Means 算法的正常执行过程。
2. 借助 K-Means 的优化目标函数，能够识别出更优的聚类结构，有效规避局部最优状态，进而实现对全局最优解的获取。

此处所指的代价函数亦可称为失真函数，即distortion function

随机初始化

多次的初始化可以更好的避开局部最优

K-Means存在一个问题。停留在一个局部最优或全局最优处取决于初始化的情况。

局部最优的情况：

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