2️⃣ 初始化策略改进:选择初始质心时,考虑数据分布和收敛速度,如尽量远离的质心选择策略。3️⃣ 动态调整K值:根据数据分布动态确定或调整簇的数量,以获得更优的聚类结果。4️⃣ 并行和分布式实现:支持大规模数据集的处理,缩短计算时间。5️⃣ 结合深度学习:使用自编码器提取特征,再进行K-means聚类,提...
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...
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...
传统K-means聚类采用随机选择初始中心的方法一旦选到孤立点,会对聚类结果产生很大的影响,所以我们将初始中心的选择范围放在高密度区。首先在高密度区选择相距最远的两个样本点作为聚类的初始中心点,再找出与这两个点的距离之和最大的点作为第3个初始中心,有了第3个初始中心,同样找到与已有的三个初始聚类中心距离和...
#WSS未知异常预测第一种算法实现——kmeans改进版聚类算法 import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist from sklearn.cluster import KMeans import pandas as pd class kmeans_optimization: def __init__(self, data): # 传入一个二维的数组numpy数组为所需要检测的数据data ...
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-mean...
算法描述与步骤: 输入:包含n个对象的数据集; 输出:使得取值最小的对应的k值。 (1)根据初步确定簇类个数k的范围; (2)仍然是用K-means算法对的每一个k值分别进行聚类; (3)分别计算不同聚类个数k所对应的的值; (4)找出最小的值,记下对应的k值,算法结束。
在本文中,我们采用了改进K-means聚类法帮助客户对随机选择的个股进行了聚类,并对各类股票进行了分析,给出了相应的投资建议。 读取数据 股票盈利能力分析数据 data=read.xlsx("股票盈利能力分析.xlsx") 初始聚类中心个数 初始聚类中心数目k的选取是一个较为困难的问题。传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数...
K-means聚类算法是数据挖掘和机器学习中使用最广泛的聚类算法之一。其核心思想是将n个观测值划分到k个集群中,使得每个观测值属于离其最近的平均值(即聚类中心)对应的集群,从而得到k个集群。然而,K-means算法并非完美无缺,它有着自身的优点和局限性。本文将对其优缺点进行深入的探讨,并介绍一些改进的方法。 K-means...
深度学习框架改进K - means和自组织映射(SOM)算法|附代码数据 在当今的数据科学领域,聚类分析和数据可视化是至关重要的研究方向。K - means 算法作为一种经典的数据聚类算法,以及自组织映射(SOM)算法在数据可视化与聚类方面的独特优势,已被广泛应用于各个领域。然而,传统的算法实现方式在处理大规模数据和复杂计算场景...