在这两个情况下，我们看到2分Kmeans可以将当前数据集分成2个簇，紧接着我们就需要尝试分别对蓝色和黄色的簇进行2分Kmeans查看每个簇划分后SSE下降了少。我们会首先写一个Split函数，对每个传进去的数据集进行2分Kmeans。但是这里需要注意是否是第一次做划分，就比如上面的情况。这里我们首先有个split函数，专门用来...
0].A==cent)[0]]# 获取给定簇的所有点centroids[cent,:]=np.mean(ptsClust,axis=0)# 沿矩阵列的方向求均值returncentroids,clusterAssmentdefbiKmeans(dataSet,k,distMeas=distEclud):"""二分k-Means聚类算法,返回
经典的k均值聚类有很大的缺点就是很容易收敛到局部最优,为了避免这种局部最优,我们引入了二分k-均值算法。 二 二分k-均值聚类算法 二分k-均值聚类算法是基于经典k-均值算法实现的;里面调用经典k-均值(k=2),把一个聚簇分成两个,迭代到分成k个停止; 具体思路: 1 把整个数据集看成一个聚簇,计算质心;并用同...
二分k-means聚类算法是一种基于k-means聚类的算法,主要用于对数据进行聚类分析。 它的实质是将数据集分割为k个簇,其中各簇的中心点通过二分法的方法不断迭代最终求得。每次迭代可以分割一个簇并把它分为两个子簇,直至每个子集都只包含一个聚类中心。 **算法实现** 首先定义K-means聚类算法中要用到的变量: `...
层次(Hierarchical)聚类算法强调的是聚类执行的过程,分为自底向上的凝聚方法和自顶向下的分裂方法两种。 凝聚方法是先将每一个样本点当成一个簇,然后根据距离和密度等度量准则进行逐步合并。 分裂方法是先将所有样本点放在一个簇内,然后再逐步分解。 前者的典型算法有AGNES算法,后者的典型算法有二分k-means算法。
04 聚类算法 - 代码案例一 - K-means聚类 三、K-Means算法衍生 1、二分K-Means算法 解决K-Means算法对初始簇心比较敏感的问题,二分K-Means算法是一种弱化初始质心的一种算法,具体思路步骤如下: 1、将所有样本数据作为一个簇放到一个队列中。 2、从队列中选择一个簇进行K-means算法划分,划分为两个子簇,并...
满二叉树的二分K-means聚类并行推荐算法 实现方案和思路 算法设计 二分K-means算法迭代: 初始化:随机选择一个中心点作为根节点,然后对该中心点应用K-means算法(K=2),得到两个子簇。 迭代:对每个子簇重复应用K-means算法(K=2),直到满足停止条件(如达到预设的树深度或簇内凝聚度低于某阈值)。
3 二分k-means 实现流程: 1.所有点作为一个簇 2.将该簇一分为二 3.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。 4.以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目k为止。 隐含的一个原则 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近于他们的质心,聚类效果就越...
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,...
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...