二分K均值算法可以加速K-means算法的执行速度,因为它的相似度计算少了并且不受初始化问题的影响,因为这里不存在随机点的选取,且每一步都保证了误差最小 4 k-medoids(k-中心聚类算法) K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取 K-means中,将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,对异...
4.通过查阅一些资料和总结,二分K-means聚类的优点有: 二分K均值算法可以加速K-means算法的执行速度,因为它的相似度计算少了 不受初始化问题的影响,因为这里不存在随机点的选取,且每一步都保证了误差最小 所以说这个算法也并不能够保证完全不受K的影响一定归到全局最小,只是相对较优,并且还有了一定的速度提升。...
3、从上面的图看出，现在有3个簇，对每个簇都做二分Kmeans，之前簇1的SSE差值已经算过了，是40-(20+15)=5，对于簇2来说，SSE变化为10-(8+1)=1, 对于簇3来说，SSE的变化为10-(7+1)=2。这里簇1的SSE变化值最大，优先对簇1做二分Kmeans，得出以下结果。4、当前决策树一共有4个叶节点，每个叶节...
优点:易实现; 缺点:可能收敛到局部最小值,在大数据集上收敛较慢; 适用数据类型:数值型;
优点:相对于KMeans算法,二分K均值不易陷入局部最优状态,聚类结果更为准确。 缺点:二分K均值的速度相对较慢,特别是在大规模数据集上,因为需要不断地进行簇的分裂操作。 3、应用场景 适用情况:适用于对聚类质量要求较高的场景,例如图像处理、地理信息系统(GIS)数据分析等。
k-means聚类: k-means聚类将相似的对象归到同一个簇中,每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据上收敛较慢 适用数据类型:数值型数据 算法流程: 创建k个点作为起始质心(随机选择)当任意一个点的簇分配结果发生改变时:对数据集中的每个数据点:对每个...
二分KMeans(Bisecting KMeans)算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择能最大限度降低聚类代价函数(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇。以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目k为止。以上隐含的一个原则就是:因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能,该值越小表示数据点越接...
二分K-Means算法首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择其中一个簇继续进行划分,选择哪一个簇进行划分取决于对其划分是否可以最大程度降低SSE的值。上述基于SSE的划分过程不断重复,直到得到用户指定的簇数目为止。 步骤 1. 将所有点看成一个簇; ...
K-means算法和二分K均值聚类算法都是常用的聚类算法、二者旨在将数据集分割成K个不相交的子集、每个子集代表一个类或簇。K-means算法直接从数据集中随机选择K个点作为初始中心,之后通过迭代优化中心点位置,以最小化簇内误差的平方和。而二分K均值聚类算法先从一个簇开始,逐步通过二分法增加簇的数量直至达到K值,...
优点: 1、执行速度快(先进行了一次聚簇中心点选择的预处理); 2、不需要给定K值,应用场景多。 3、能够缓解K-Means算法对于初始聚类中心点敏感的问题。 5、Mini Batch K-Means Mini Batch K-Means算法是K-Means算法的一种优化变种,采用小规模的数据子集(每次训练使用的数据集是在训练算法的时候随机抽取的数据子集...