步骤二:计算每个样本与当前已有类聚中心最短距离(即与最近一个聚类中心的距离),用D(x)表示;这个值越大,表示被选取作为聚类中心的概率较大;最后,用轮盘法选出下一个聚类中心; 步骤三:重复步骤二,知道选出 k 个聚类中心。 选出初始点后,就继续使用标准的 k-means 算法了。 效率 K-means++ 能显著的改善分类...
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...
对异常值和噪声敏感:由于K-means算法是基于距离进行聚类的,因此当数据集中存在异常值或噪声时,可能会导致聚类效果变差。 K-means算法的改进方法: 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...
K-means算法 K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法,它是聚类算法中最经典的算法之一,它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。但也存在对初始聚类中心选择敏感、全局搜索能力较差、聚类效率和精度低的局限性问题。类似这种K-means算法在各行各业都会有自己的应用场景,比如我在毕业论文中有提到的基于...
原始Kmeans随机选取数据集中K个点作为聚类初始中心,而Kmeans的痛点也在于此。初始中心点的好坏对聚类结果影响很大,因为是随机的,因此算法表现的十分不稳定。再者,对于一些不确定类别数目的自适应情景,K也难以确定。 K-means++ Kmeans++核心思想就一句话:初始化的K个中心点互相离得越远越好。这个改进虽然直观简单,但...
在开始聚类之前,用户并不知道要把数据划分成几类,也不清楚分组的标准。在有些聚类算法中,如K-Means算法需要事先给出聚类的数目值,而这个值是凭用户的经验所得。 1974年Everitt给出了关于聚类的如下定义:相似的实体在同一个类簇中,不同的实体在不同的类簇中,并且位于同一个类簇中的任意点之间的距离要小于不...
K - Means 算法的核心思想是将数据集划分为 K 个簇，使得簇内数据点的距离尽可能小，而簇间距离尽可能大。它通过不断迭代更新簇中心和重新分配数据点来实现聚类。其局限性主要体现在以下几个方面：初始聚类中心的敏感性：K - Means 算法的结果对初始聚类中心的选择非常敏感。不同的初始中心可能会导致完全不同的...
传统的K-means聚类算法中,我们总是希望能将孤立点对聚类效果的影响最小化,但是孤立点实际上在诈骗探测、安全性检测以及设备故障分析等方面起着不凡的作用;然而,本文排除以上这些因素,单纯地考虑聚类效果好坏。那么为了避免将孤立点误选为初始中心,我们选择高密度数据集合区域D中的数据作为聚类初始中心。
1、 Kmeans对噪声抗干扰较弱,通过Canopy 对比,将较小的NumPoint的Cluster直接去掉有利于抗干扰。 2、Canopy选择出来的每个Canopy的centerPoint作为K会更精确。 3、只是针对每个Canopy的内做Kmeans聚类, 减少相似计算的数量。 1.2.2、缺点(问题) 这和需要设置初始条件的算法都有的通病,就是初始条件的选取 ...
常用的聚类算法 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...