kernel k-means实际上,就是将每个样本进行一个投射到高维空间的处理,然后再将处理后的数据使用普通的k-means算法思想进行聚类。 6 ISODATA(了解) 类别数目随着聚类过程而变化; 对类别数会进行合并,分裂, “合并”:(当聚类结果某一类中样本数太少,或两个类间的距离太近时) “分裂”:(当聚类结果中某一类的类内...
算法会重复执行,直到上次迭代的集群中心发生最小变化。★ 如果集群呈现一致的球形形状,说明 K-means 在捕获结构和进行数据推理方面非常有效。但是,如果集群呈现更复杂的几何形状,那就说明算法在数据聚类方面做得不好。K-means 的另一个缺点是,该算法不允许彼此距离较远的数据点共享同一集群,而不管它们是否属于该集群...
1.基于划分 给定一个有N个元组或者纪录的数据集,分裂法将构造K个分组,每一个分组就代表一个聚类,K<N。 特点:计算量大。很适合发现中小规模的数据库中小规模的数据库中的球状簇。 算法:K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法 2.基于层次 对给定的数据集进行层次似的分解,直到某种条件满足为止。具体又可分为...