二分k均值(bisecting k-means)是一种层次聚类方法,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。之后选择能最大程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。 以上隐含着一个原则是:因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能,该值...
plt_scatter(dataSet,centroids,clusterAssment)returncentroids, clusterAssment#二分K-均值算法'''为了克服k-均值算法收敛于局部最小值的问题,有人提出了另一个称为二分K-均值的算法。 二分k-均值: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, 选择哪个簇继续划分取决于对其划...
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...
K均值算法是二分K均值建模的主要思想,它们的聚类原理是一致的,二分K均值算法能够克服K均值收敛于局部最小的局限,在聚类效果上展示出比较稳定的性能,二分K均值算法在Iris数据集上聚类效果比较好的情况,能展示出86.7%的预测准确率。同时,二分K均值算法在Iris数据集上聚类效果会出现不太好的情况。这是由于虽然二分K...
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k-均值聚类算法 1聚类 1.1聚类定义 聚类是把数据对象集合按照相似性划分为多个子集的过程。每个子集是一个簇(cluster),使得簇中的对象彼此相似,但与其他簇中的对象不相似。 聚类是无监督学习,因为给的数据没有类标号信息。 1.2分类与聚类 分类:有监督学习;通过有标签样本学习分类器。 聚类:无监督学习;通过观察...
6.二分k-means聚类: 二分K-均值算法(bisecting K-means),它为了克服k-均值算法收敛于局部最小值的问题。该算法首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择一个簇继续划分,选择哪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,直到得到指定的簇数目为止。
kmeans算法--《机器学习实战》总结 的相似点(简单的计算欧式几何距离),对每个质心的相似点,计算均值(所有n个维度的),然后不断循环,直到整个数据集收敛,没有距离更短的质心出现。 2.二分k均值算法由于k均值算法刚开始随机选取的质心,而且需要选取k,容易出现k的选取不合适导致整个数据聚类效果不好,产生的是局部最...
K-均值聚类算法 在二分k-均值算法的实现之前，我们需了解K-均值聚类算法以下基本概念：1.聚类：是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。聚类方法几乎可以用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好；2.K-均值聚类：可以发现K个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。返回...
(1)尽量选择距离比较远的点(方法:依次计算出与已确定的点(第一个点可以随机选择)的距离,并选择距离最大的点)。当k比较大时,这种方法计算量比较复杂,适合二分K-均值聚类算法的k值初始化。 (2)采取层次聚类的方式找出k个簇。 TBD 3. 特征值处理