KMeans 简单直观,有了启发式算法后,计算复杂度也可以接受,但是: k值对最终结果的影响至关重要,给定合适的k值,需要先验知识,凭空估计很困难,或者可能导致效果很差。 初始簇核心一般是随机选定的,一旦选择的不合适,可能只能得到局部的最优解,而无法得到全局的最优解。 这也就造成了 KMeans 的应用局限,使得它并不...
标签传播算法(label propagation)的核心思想非常简单:相似的数据应该具有相同的label。LP算法包括两大步骤:1)构造相似矩阵(affinity matrix);2)勇敢的传播吧。 label propagation是一种基于图的算法。图是基于顶点和边组成的,每个顶点是一个样本,所有的顶点包括了有标签样本和无标签样本;边代表了顶点i到顶点j的概率,...
在选择初始聚类中心之后,我们使用K-means 算法进行聚类。由于K-means 算法对初 始聚类中心的选择敏感,我们基于主动学习先验的初始选择能够帮助我们降低丌稳定 性,提高聚类算法的性能。 具体步骤如下: (1) 初始化聚类中心为先验选择的初始聚类中心。 (2) 将样本分配到最近的聚类中心,构建聚类结果。
x轴为k y轴为inner 当收益立马变小的时候就找到了k 6.kmeans失效 数据分布是同心圆中心点都一样,由此引出DBsacan(阿里)解决k-means失效的问题 fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#新版造数据fromsklearn.clusterimportKMeansimportmathdefcal_distance(v1,v2):returnsum([math.pow(s1-s2,2)for[s1,s2]inzi...
约束k均值(Constrained k-means) 算法是利用第一类监督信息的代表。给定样本集 以及“必连”关系集合M和“勿连”关系集合C, 表示 必属于同簇; 表示 必不属于同簇。该算法是k均值算法的扩展,它在聚类过程中要确保M与C中的约束得以满足,否则将返回错误提示,算法如图所示. ...
西瓜书+实战+吴恩达机器学习(十六)半监督学习(半监督SVM、半监督k-means、协同训练算法),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
3.2基于信息增益的Seeded-kmeans改进算法···15 3.2.1数据集的规一化···15 3.2.2信息增益的权值计算方法···15 3.2.3算法描述···
基于半监督的K-means聚类改进算法
针 对基 从 于K—as 聚类 算法发 现 非球 状簇 能力差 的 问题 , 文提 出新 的 处理 思想,men的本 即把 已标 签数据对 未标 签 数据 的引 力影响加 入 到类 别分 配决 策中,出 了类 与点的 引力 影 响度 定义,计 了带 引力 参数 的半 监督 给设Kmen聚 类算法 。 实验表 明, 算法...
表1.1一些经典聚类算法的介绍 算法 数据 聚类 算法特点 方法:选择初始聚点,通过迭代修改聚点 和划分 数值型数 球形,近似大 参数:聚类个数和初始中心 K.means【l】据,对输入 小优点:数学描述,简单易实现 数据不敏感 缺点:多次扫描,局部最优,对初始的参 数敏感 方法:利用R.tree存储数据,搜索具有相 似密度的...