同k-means算法一样,Bisecting k-means算法不适用于非球形簇的聚类,而且不同尺寸和密度的类型的簇,也不太适合。
同k-means算法一样,Bisecting k-means算法不适用于非球形簇的聚类,而且不同尺寸和密度的类型的簇,也不太适合。 摘自:http://blog.csdn.net/qq_34531825/article/details/52663428
Bisecting K-means can often be much faster than regular K-means, but it will generally produce a different clustering. 二分k均值算法的伪代码如下: 将所有的点看成一个簇 当簇数目小于k时 对每一个簇: 计算总误差 在给定的簇上面进行k-均值聚类k=2 计算将该簇一分为二后的总误差 选择使得误差最小...
有人提出了一个二分k均值(bisecting k-means)算法,它的出现就是为了一定情况下解决这个问题的。也就是说它对初始的k个质心的选择不太敏感。那下面我们就来了解和实现下这个算法。 一、二分k均值(bisecting k-means)算法 二分k均值(bisecting k-means)算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分...
1. 认识K-均值聚类算法 K-均值算法是最简单的一种聚类算法,属于分割式聚类算法,目的是使各个簇(共k个)中的数据点与所在簇质心的误差平方和SSE(Sum of Squared Error)达到最小,这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准。 k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是: ...
为了克服K-Means算法收敛于局部最小值的问题,提出了一种二分K-均值(bisecting K-means) 算法的伪代码如下: 代码语言:javascript 复制 将所有的点看成是一个簇当簇小于数目k时 对于每一个簇 计算总误差 在给定的簇上进行K-均值聚类,k值为2 计算将该簇划分成两个簇后总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分...
K均值聚类算法代码的实现 1.创建一个名为kMeans.py的文件，并将以下代码添加到文件中（此程序为K-均值聚类支持函数）fromnumpyimport*defloadDataSet(fileName):dataMat=[]fr=open(fileName)forlineinfr.readlines():curLine=line.strip().split('\t')fltLine=map(float,curLine)dataMat.append(fltLine)...
二分k-means聚类算法的思想是先将所有数据点当作一个簇,然后将该簇一分为二。之后在现有的簇中选择一个簇进行划分,选择哪个簇取决于划分哪个簇后能使SSE值最小。不断重复上述过程,直到达到用户要求的簇的个数。 伪代码: 将所有数据点都看成一个簇当簇的数目小于k时:初始化lowestSSE = inf对于每一个簇:对...
# Spark二分K均值算法介绍 在大数据处理中,K均值(K-means)算法是一种常见的聚类算法,它可以将数据点划分为K个簇,每个簇内的数据点都与该簇的中心点最接近。在Spark中,我们可以使用二分K均值算法对大规模数据集进行聚类操作。本文将介绍Spark中的二分K均值算法的原理及实现,并结合代码示例进行说明。 ##二分K均...
k-means聚类算法 1、聚类所谓聚类问题,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个可观察属性,使用某种算法将D划分成k个子集, 要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个子集叫做一个簇。 与分类不同,分类是有监督学习,要求分类前明确各个类别,并断言每个元素映射到一...