核K-均值(Kernel K-means)是一种扩展版本的K-means算法,它使用核技巧(kernel trick)将数据映射到高维空间,在这个高维空间中执行聚类。 这种映射允许线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分,从而提高聚类的效果。 Kernel K-means的核心在于它不需要显式地知道映射后的数据点,而是利用核函数来计算数据点在高维空...
①在 K-means 算法中 K 是事先给定的,这个 K 值的选定是非常难以估计的 ②在 K-means 算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响,一旦初始值选择的不好,可能无法得到有效的聚类结果,这也成为 K-means算法的一个主要问题。 ③...
针对K‑Means聚类算法利用均值更新聚类中心,导致聚类结果受样本分布影响的问题,提出了神经正切核K‑Means聚类算法(NTKKM)。首先通过神经正切核(NTK)将输入空间的数据映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中进行K‑Means聚类,并采用兼顾簇间与簇内距离的方法更新聚类中心,最后得到聚类结果。在car和breast‑tissue...
https://blog.csdn.net/wxcdzhangping/article/details/31366143 问题: 设数据集 。当中 , 。Mercer核函数 。依据Mercer定理存在映射 ,使得 。 核K-均值聚类就是讨论映射数据集 在 空间中的聚类情况,设在 空间中。把数据集分为 类, 为第 类的均值, 。 即考虑下面模型: 。 问题1: 怎么训练上述模型。由于 ...
基于核密度估计的K-means聚类优化
摘要: 用Zangwill收敛性定理对多视角核K-means(MVKKM)的收敛性进行了分析.结果表明,当满足一定的条件时,MVKKM生成的迭代序列收敛或至少存在一个子序列收敛于算法目标函数的局部极小值或鞍点,并在Matlab环境下,通过实验验证了算法在不同视角和不同的权重指数下的收敛性.关键词:...
关键词:支持向量机;半定规划;核K—means聚类;减样中图分类号:TP309文献标志码:A0引言支持向量机(SuppoflVectorMachines,SVM)是一种基于小样本统计学习的机器学习系统.在使用SVM构造数据挖掘模型时,为SVM选择合适的核函数工作参数很重要,工作参数会通过核矩阵影响SVM模型的分类精度.在选择SVM核函数工作参数问题上,较...
K-means聚类算法作为一种经典的聚类算法,应用领域十分广泛;但是K-means在处理高维及大数据集的情况下性能较差.核密度估计是一种用来估计未知分布密度函数的非参数估计方法,能够有效地获取数据集的分布情况.抽样是针对大数据集的数据挖掘的常用手段.密度偏差抽样是一种针对简单随机抽样在分布不均匀的数据集下容易丢失重要信...
用核K-means聚类和半定规划SVM实现垃圾标签检测