明显分离的:不同簇中的任意两点之间的距离都大于簇内任意两点之间的距离。明显分离的簇不必是球形的,可以具有任意形状。 基于原型的:每个对象到定义该簇的原型(代表簇中其他对象的数据对象)的距离比到其他簇的原型的距离更近(或更加相似)。对于具有连续属性的数据,簇的原型通常是质心,即簇中所有点的平均值。这种簇...
常见的簇聚类算法有以下几种: 1. K均值聚类(K-means):K均值聚类是一种基于距离的聚类算法,它将数据点划分为K个簇,使得每个数据点与其所属簇的中心点距离最小。算法流程包括初始化中心点、计算数据点到中心点的距离、分配数据点至所属簇、更新中心点等。K均值聚类算法的结果取决于初始中心点的选择,可能存在多个...
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,直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数 据,在一个簇中的数据就认为是同一类。 簇就是聚类的结果表现。 簇中所有数据的均值 通常被称为这个簇的“质心”(centroids)。在一个二维平面中,一簇数据点的质心的 横坐标就是这一簇数据点的横坐标的均值...
随机地选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的中心; 对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇; 重新计算每个簇的平均值,更新为新的簇中心; 不断重复2、3,直到准则函数收敛。 2.3 基于模型的聚类算法 为每簇假定了一个模型,寻找数据对给定模型的最佳拟合,同一”类“的数据属于同一种概率...
经典K-means算法流程: 1. 随机地选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的中心; 2. 对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇; 3. 重新计算每个簇的平均值,更新为新的簇中心; 4. 不断重复2、3,直到准则函数收敛。 2.3算法优缺点 ...
KMeans算法:随机抽k个样本作为质心,将原始样本分到离它最近的质心,得到k个簇,计算每个簇均值得到新的质心,再次将样本重新划分到新的质心形成新的簇,以此循环,直到质心不发生变化。这个时候聚类就完成,将每个簇作为一个类别。 聚类算法追求“簇内差异小,簇外差异 大” (而这个“差异“,由样本点到其所在簇的质心...
聚类是一种无监督机器学习方法,可以从数据本身中识别出相似的数据点。对于一些聚类算法,例如 K-means,需要事先知道有多少个聚类。如果错误地指定了簇的数量,则结果的效果就会变得很差(参见图 1)。 这种情况下,s 变为负数,接近 -1。 在许多情况下,不知道数据中有多少个簇。但是弄清楚有多少簇可能是我们首先要...
聚类是一种无监督机器学习方法,可以从数据本身中识别出相似的数据点。 对于一些聚类算法,例如 K-means,需要事先知道有多少个聚类。 如果错误地指定了簇的数量,则结果的效果就会变得很差(参见图 1)。 在许多情况下,不知道数据中有多少个簇。但是弄清楚有多少簇可能是我们首先要执行聚类操作的原因。如果有数据集相...
(1)凝聚法:将每个对象被认为是一个簇,然后不断合并相似的簇,知道达到一个令人满意的终止条件; (2)分裂法:先把所有的数据归于一个簇,然后不断分裂彼此相似度最小的数据集,使簇被分裂成更小的簇,直到达到一个令人满意的终止条件。 根据簇间距离度量方法的不同,可分为:最小距离、最大距离、平均值距离和平均...
聚类是一种无监督机器学习方法,可以从数据本身中识别出相似的数据点。 对于一些聚类算法,例如 K-means,需要事先知道有多少个聚类。 如果错误地指定了簇的数量,则结果的效果就会变得很差(参见图 1)。 这种情况下,s 变为负数,接近 -1。 在许多情况下,不知道数据中有多少个簇。但是弄清楚有多少簇可能是我们首先...