并且如果可分解的簇的个数多余我们规定的个数numLeafClustersNeeded即(k-1), 那么我们取包含数量最多的numLeafClustersNeeded个簇用于分裂。 (4)使用k-means算法将可分裂的簇分解为两簇 我们知道,k-means算法分为两步,第一步是初始化中心点,第二步是迭代更新中心点直至满足最大迭代数或者收敛。下面就分...
二分K-Means(Bisecting K-Means)是一种改进的聚类算法,它是K-Means算法的一种变体。 与传统的K-Means算法一次性生成K个聚类不同,二分K-Means通过递归地将一个聚类分裂成两个,直到达到所需的聚类数目。 二分K-Means算法流程: 初始化:将所有数据点视为一个簇。 分裂:从当前的簇中选择一个簇进行分裂。选择的...
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(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近于它们的...
defSplit(dataset):#假设当前数据不是第一次二分Kmeans，就是说传进来的是整体的数据集，当前的质心点就是每个特征的平均值 temp_data = dataset.loc[:, dataset.columns !='label'].copy()#计算当前数据集的SSE current_error = np.power(temp_data - temp_data.mean(),2).sum().sum()#对数据...
k-means++ k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。该算法的描述是如下: 1.从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 2.对于数据集中的每一个点x,计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x) 3.选择一个新的数据点作为新的聚类中心,选...
k-均值聚类是非监督学习的一种,输入必须指定聚簇中心个数k。k均值是基于相似度的聚类,为没有标签的一簇实例分为一类。 一 经典的k-均值聚类 思路: 1 随机创建k个质心(k必须指定,二维的很容易确定,可视化数据分布,直观确定即可); 2 遍历数据集的每个实例,计算其到
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; ...
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(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近于它们的...
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。