2.4基于平方误差的迭代重分配聚类 2.4.1思想 逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解 2.4.2具体算法 1)概率聚类算法 期望最大化、能够处理异构数据、能够处理具有复杂结构的记录、能够连续处理成批的数据、具有在线处理能力、产生的聚类结果易于解释 2)最近邻聚类算法——共享...
这两类算法在聚类过程中用到的具体算法不一样,后文我们会重点展开讲一下K-Means算法、Single-linkage算法和Complete-linkage算法。 2.K-Means聚类算法 K-Means算法是聚类算法中一个非常基础的算法,同时应用又非常广泛,下面ShowMeAI给大家展开讲解算法原理。 1)K-Means算法核心概念 我们提到了聚类算法要把n个数据点...
Divisive 层次聚类: 又称自顶向下(top-down)的层次聚类,最开始所有的对象均属于一个cluster,每次按一定的准则将某个cluster划分为多个cluster,如此往复,直至每个对象均是一个cluster。 另外,需指出的是,层次聚类算法是一种贪心算法(greedy algorithm),因其每一次合并或划分都是基于某种局部最优的选择。 假设有 n 个...
解决K-Means++算法缺点而产生的一种算法;主要思路是改变每次遍历时候的取样规则,并非按照K-Means++算法每次遍历只获取一个样本,而是每次获取K个样本,重复该取样操作O(logn)次,然后再将这些抽样出来的样本聚类出K个点,最后使用这K个点作为K-Means算法的初始聚簇中心点。实践证明:一般5次重复采用就可以保证一个比较好...
聚类是一种包括数据点分组的机器学习技术。给定一组数据点,我们可以用聚类算法将每个数据点分到特定的组中。理论上,属于同一组的数据点应该有相似的属性和/或特征,而属于不同组的数据点应该有非常不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法,是一种在许多领域常用的统计数据分析技术。
聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术。 给定一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。 理论上,属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征,而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。 聚类属于无监督学习中的一种方法,也是一种在许多领域中用于统计数据分析的常用技术。
总结 聚类:把没有类别的一组数据(原始数据没有分类),根据样本与样本之间的相关性,分到已有的类别中(无监督学习) 簇:KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇(相当于是一个组)(簇的个数与质心相同 质心:簇中所有数据的均值u通常被称为这个簇的“质心
一、K-Means聚类 原理 K-Means聚类算法的原理如下: 初始化:随机选择k个中心点,作为初始的聚类中心。 计算距离:计算每个样本到k个中心点的距离,将各样本划分到距离最近的中心点所在的簇。 重新计算中心:为各簇所有点的均值,重新计算各簇的中心。 迭代:不断迭代2、3步骤,直到各簇不再发生变化或者达到预设的迭代...
机器学习里面的聚类是无监督的学习问题,它的目标是为了感知样本间的相似度进行类别归纳。它可以用于潜在类别的预测以及数据压缩上去。 潜在类别预测,比如说可以基于通过某些常听的音乐而将用户进行不同的分类。数据压缩则是指将样本进行归类后,就可以用比较少的的One-hot向量来代替原来的特别长的向量。 聚类,既可以作...