《表1 聚类结果：基于二分K-均值的海陆差异研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于二分K-均值的海陆差异研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

K-means聚类算法易于理解，可解释性强，可以自己选择参数，但在实际应用上k-mean算法弊端也很明显，即算法可能收敛到局部最小值，而非全局最小值。为了克服这种弊端，使用python中的标准库numpy构建二分k-均值算法，用选取数据建立聚类模型，得到聚类结果。簇类别取值为0、1、2，表示3种类别。距离表示该样本与自己所在簇质心的距离。聚类结果如表1所示。