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...
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...
对于 K - means 算法,通过 TensorFlow 实现了高效的距离计算、聚类中心更新以及迭代过程的优化,能够快速处理鸢尾花数据集等复杂数据。在自组织映射(SOM)算法中,利用 TensorFlow 对权重初始化、邻域函数定义、权重更新等关键环节进行了优化设计,使得算法在数据可视化和聚类分析方面具有更高的精度和效率。这种基于 TensorFlow...
采用传统的随机选择初始聚类中心的K-means算法将本文的改进算法对随机产生的80个样本进行聚类,聚类的簇数设为k=4,比较其聚类结果图。 传统K-means算法随机选取4组初始聚类中心对同一样本集进行聚类,其聚类结果图如图1所示。 第1组:(0.660 2,0.207 1)、(0.342 0,0.607 2)、(0.289 7, 0.629 9)、(0.341 2,...
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。
在MATLAB中应用K-MEANS算法 数据的预处理 本研究的数据是某高校学生的期末考试成绩,成绩表包括以下字段:x1为“电子商务”科目成绩,x2为“C语言概论”科目基础知识。其中,数据已经经过标准化和中心化的预处理: (1)补充缺失值。对退学、转学、休学、缺考造成的数据缺失采用平均值法,以该科目的平均分数填充。
5) 对噪音和异常点比较的敏感(改进1:离群点检测的LOF算法,通过去除离群点后再聚类,可以减少离群点和孤立点对于聚类效果的影响;改进2:改成求点的中位数,这种聚类方式即K-Mediods聚类(K中值))。 6)初始聚类中心的选择(改进1:k-means++;改进2:二分K-means)...
(1)K-means与K-means++:原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心,而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心:假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K),则在选取第n+1个聚类中心时:距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n+1个聚类中心。在选取第一个聚类中心(n=1)时同样通过...
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: ...