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...
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。 算法描述与步骤:...
K-means聚类算法基本思想,首先算法随机选取k个点作为初始聚类中心,然后计算各个数据对象到各聚类中心的距离,把数据对象归到离它最近的那个聚类中心所在的类;对调整后的新类计算新的聚类中心,如果相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明数据对象调整结束,聚类准则Jc已经收敛。K-means聚类算法的一个特点是在每次迭代中都要...
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...
聚类算法适合数据类型算法效率发现的聚类形状能否处理大数据集是否受初始聚类中心影响对异常数据敏感性对输入数据顺序敏感性K-MEANS数值型较高凸形或球形能是非常敏感不敏感K-MEDOIDS数值型一般凸形或球形否否不敏感不敏感BIRCH数值型高凸形或球形能否不敏感不太敏感CURE数值型较高任意形状能否不敏感不太敏感DBSCAN数值型...
#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 ...
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...
摘要: 针对私人微博内容进行聚类研究,结合私人微博的内容和结构特点提出了基于K-means的改进聚类算法。通过添加引用和评论内容丰富了文本内容,降低了短文本矩阵向量严重稀疏性带来的聚类算法准确性降低的影响;通过甄别“微话题”内容和改进相似度的计算,找到初始化类别并进行初步计算得到合适的类别数目和初始中心点,解决了...
k_means:聚类中心,是聚类后的每个子类的均值 K_mediods:中心点取的是子类中(某一代表点到各个样本点的距离的均方误差最小的 点),既:子类中的每个样本轮流作为样本中心点,计算这个中心点到所 有样本的距离之和,然后每个样本都轮了一遍中心点后,取均方和最小的 点作为新的中心点,当中心点不再改变时,聚类就完...
本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法,然后重点阐述了K-均值算法的基本思想,对K-均值算法的优缺点做了分析,回顾了对K-均值改进方法的文献,最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。 常用的聚类算法 常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。