一种基于随机梯度下降算法的K均值大规模数据聚类方法

摘要

本发明提供一种基于随机梯度下降算法的K均值大规模数据聚类方法，包括以下步骤：随机初始化K个聚类中心；采样数据样本，并将该数据样本划分到所属类型；对目标函数进行迭代；重复步骤1‑3，使得聚类中心收敛。本发明提供的基于随机梯度下降算法的K均值大规模数据聚类方法，大大提高了算法的执行效率，达到了更好的聚类效果。能够更加快速有效的对数据进行挖掘，该方法的提出为处理电力大数据以及其它数据问题提供了一种可能。