将两个样本各个维度特征值相乘后累加得到分子,然后分母就是各自特征值的平方和,然后相乘。 二.K-means算法原理 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdm 了解了评判指标后,我们就可以开始了解k-means算法原理了。 1.选取度量方法 我们选取欧氏距离作为我们的度量方法: d i j = ∑ k = 1 m...
K-means++ 问题:初始质心选择不当可能导致收敛到局部最优解。 改进:K-means++通过改进初始质心选择策略,增加了质心选择的概率,使得初始质心更可能分布在数据集的不同区域,从而提高了聚类结果的质量和稳定性。 Mini-Batch K-means 问题:K-means在处理大规模数据时,计算开销较大。 改进:Mini-Batch K-means通过使用...
(1)算法原理 K-means算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。因为需要计算距离,所以决定了K-means算法只能处理数值型数据,而不能处理分类属性型数据。(...
需要确定分类数k,一般根据经验或者已经有预判,其次是根据R语言提供的暴力试错k值选择最合适的分类数k。 初始值的选取会影响最终聚类效果,并且目标函数SSE可能会达到局部最优解。这个有相应的改进方法,包括k-means++和二分k-means。 算法本身的局限性:对于类似下面圆形的数据集,聚类效果很差,主要是算法原因。所以还有...
K-means聚类分析 ⼀、原理 1. 先确定簇的个数，K 2. 假设每个簇都有⼀个中⼼点centroid 3. 将每个样本点划分到距离它最近的中⼼点所属的簇中 选择K个点做为初始的中⼼点 while（1）{ 将所有点分配个K个中⼼点形成K个簇 重新计算每个簇的中⼼点 if（簇的中⼼点不再改变）break；} ⽬...
尽管k-means的原理很简单,然而层次聚类法的原理更简单。它的基本过程如下: 每一个样本点视为一个簇; 计算各个簇之间的距离,最近的两个簇聚合成一个新簇; 重复以上过程直至最后只有一簇。 层次聚类不指定具体的簇数,而只关注簇之间的远近,最终会形成一个树形图。
根据以上描述,我们大致可以猜测到实现kmeans算法的主要三点: 簇个数k的选择 各个样本点到"簇中心"的距离 根据新划分的簇,更新"簇中心" 二、算法原理 1、原理 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 对于其他每个点计算到k个中心点的距离,选择最近的一个聚类中心点作为标记类别 ...
一、K-means算法原理回顾 K-means算法的基本思想是将数据集中的n个对象划分为K个聚类,使得每个对象到其所属聚类的中心(质心)的距离之和最小。这里的距离通常采用欧氏距离来衡量。算法通过迭代的方式,不断优化聚类结果,直至满足预设的终止条件。 算法的执行过程包括以下几个关键步骤: ...
二、k-means算法原理 第一步:数据归一化、离群点处理后,随机选择k个聚类质心,k的选择下一节详细讲;第二步:所有数据点关联划分到离自己最近的质心,并以此为基础划分聚类;第三步:将质点移动到当前划分聚类包含所有数据点的中心(means); 重复第二步、第三步n次,直到所有点到其所属聚类质心的距离平方和最小。