在数据挖掘和机器学习领域，K - Means 聚类算法以其简单高效的特性而被广泛应用。然而，随着数据规模的不断增大和数据类型的日益复杂，K - Means 算法也暴露出了一些局限性。本文将深入探讨 K - Means 聚类算法的改进方向，旨在为相关研究和实践提供有价值的参考。一、K - Means 算法的基本原理与局限性 K - Me...
K-means++ 能显著的改善分类结果的最终误差。尽管计算初始点时花费了额外的时间,但是在迭代过程中,k-mean 本身能快速收敛,因此算法实际上降低了计算时间。网上有人使用真实和合成的数据集测试了他们的方法,速度通常提高了 2 倍,对于某些数据集,误差提高了近 1000 倍。 python实现 这里只说明初始点筛选的代码,因为...
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...
对初始值敏感:K-means算法对初始聚类中心的选择非常敏感,不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。这意味着算法的稳定性较差,容易陷入局部最优解。 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...
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...
对于 K - means 算法,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;在自组织映射(SOM)算法中,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。这种基于 TensorFlow 的算法改进不仅提高了算法执行效率,还为复杂数据环境下的分析提供了新的思路。
以下是一些可能的K-means算法的改进方向: 初始质心的选择:K-means算法的结果可能会受到初始质心选择的影响,因为算法会围绕这些质心进行迭代。如果初始质心选择不当,可能会导致算法收敛到局部最优解而不是全局最优解。因此,可以考虑使用更复杂的初始化方法,如K-means++,或者使用其他启发式算法来生成初始质心。 处理不...
摘要:K-means算法是最常用的一种基于划分的聚类算法,但该算法需要事先指定K值、随机选择初始聚类中心等的缺陷,从而影响了K-means聚类结果的稳定性。针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进,利用提出的新算法确定初始聚类中心,然后进行聚类,得出最终的聚类结果。实验证明,该改进算法比随机选择初始聚...
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...