基于核函数的 K - Means（Kernel K - Means）：通过将数据映射到高维空间，使得在原始空间中非球形分布的数据在高维空间中变得近似球形分布。常用的核函数有高斯核函数等。在高维空间中使用 K - Means 算法进行聚类，然后将结果映射回原始空间。谱聚类（Spectral Clustering）：它基于图论和矩阵运算，对数据的相似性...
由于K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取而有所区别,因此有提出这种算法的改进:K-means++。 算法步骤 其实这个算法也只是对初始点的选择有改进而已,其他步骤都一样。初始质心选取的基本思路就是,初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 算法描述如下: 步骤一:随机选取一个样本作为第一个聚类中心 c1; ...
K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法中的经典K-均值聚类算法,总结出其优点和不足。重点分析了K-均值聚类算法对初始值的依赖性,并用实验验证了随机选取初始值对聚类结果的影响性。根据传统的K-mea...
使用K-means++初始化:为了解决K-means算法对初始值敏感的问题,可以采用K-means++初始化方法。这种方法通过一种特殊的方式来选择初始聚类中心,使得初始聚类中心之间的距离尽可能大,从而提高算法的稳定性。 使用Elkan K-means算法:Elkan K-means算法是对传统K-means算法的一种优化,它通过减少不必要的距离计算来降低算法...
常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。 主要聚类算法分类 类别包括的主要算法划分的方法K-MEANS算法(K平均)、K-MEDOIDS算法(K中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法)层次的方法BIRCH算法(平衡迭代规约和聚类)、CURE算法(代表点聚类)、CHAMELEON算法(动态模型)基于密度的方法DBSCAN算法(基于...
k-means算法是数据挖掘十大经典算法之一,已出现了很多的改进或改良算法。例如 1、对k的选择可以先用一些算法,分析数据的分布,如重心和密度等,然后选择合适的k。 2、有人提出了二分k均值(bisecting k-means)算法,它对初始的k个质心的选择就不太敏感。
传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数目k,但是用户一般情况下并不知道取什么样的k值对自己最有利、或者说什么样的k值对实际应用才是最合理的,这种情况下给出k值虽然对聚类本身会比较快速、高效,但是对于一些实际问题来说聚类效果却是不佳的。所以,下面我提出一种确定最佳聚类个数k的方法。
K-Means++算法实际就是修改了K-Means算法的第一步操作之所以进行这样的优化,是为了让随机选取的中心点不再只是趋于局部最优解,而是让其尽可能的趋于全局最优解。要注意“尽可能”的三个字,即使是正常的K-Means++算法也无法保证百分百全局最优,在说取值原理之后我们就能知道为什么了思路就是我们要尽可能的保证各个...
1.程序功能描述 K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法...
K-Means是个简单实用的聚类算法,这里对K-Means的优缺点做一个总结。 K-Means的主要优点有: 1)原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2)聚类效果较优。 3)算法的可解释度比较强。 4)主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 K-Means的主要缺点有: