kmeans生物信息-生物信息学常用软件
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k-means聚类算法的优缺点
代码示例中，通过标准化数据并运行K-means，我们看到聚类后的结果，尽管分组准确率可能有波动，但K-means的直观性不容忽视。
K-means术语：簇：所有数据的点***，簇中的对象是相似的。质心：簇中所有点的中心（计算所有点的中心而来） K-means算法优缺点 优点：原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快。
存在的问题K-means 算法的特点——***用两阶段反复循环过程算法，结束的条件是不再有数据元素被重新分配： 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means算法数据需标准化吗
1、在原始的K-means算法中，每一次的划分所有的样本都要参与运算，如果数据量非常大的话，这个时间是非常高的，因此有了一种分批处理的改进算法。 使用Mini Batch（分批处理）的方法对数据点之间的距离进行计算。
2、介绍了较为常见的k-means、层次聚类、SOM、FCM等四种聚类算法，阐述了各自的原理和使用步骤，利用国际通用测试数据集IRIS对这些算法进行了验证和比较。
3、数据标准化之后，数据的相对大小意义还在（比如数字越大GDP越高），但是实际意义消失了。
4、所以像之前提到的线性回归、逻辑回归、神经网络等使用梯度下降法求解最优参数的算法，输入数据需要做归一化/标准化处理，提升模型收敛速度。一些算法需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN、kmeans等聚类算法。
5、Mini Batch K-Means算法可以减少K-Means算法的收敛时间，而且产生的结果效果只是略差于标准K-Means算法。首先抽取部分数据集，使用K-Means算法构建出K个聚簇点的模型。
knn和kmeans的区别是什么?
1、knn属于监督学习，类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。kmeans属于非监督学习，事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合成几个群体。
2、两者的联系在于它们都是基于距离的算法，都试图通过距离来描述数据间的关系。但它们的应用场景和目标有所不同，K-means主要用于聚类，而KNN主要用于分类。在实际应用中，需要根据数据的特性和需求选择合适的算法。
3、K-means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题。
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