K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类...
层次聚类 原理 步骤 距离计算方法 优缺点 K-Means 原理 K-Means是一种基于划分的聚类算法,旨在将数据集划分为k个簇(k为超参数,需要事先指定),使得每个簇内的数据点尽可能接近。算法通过迭代优化以下目标函数来实现聚类:min∑1k∑x∈cidistance(x,μi),其中,ci表示第i个簇,μi表示第i个簇的质心 ...
可见,Kmeans 聚类的迭代算法实际上是 EM 算法,EM 算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题。 在Kmeans 中的隐变量是每个类别所属类别。Kmeans 算法迭代步骤中的 每次确认中心点以后重新进行标记 对应 EM 算法中的 E 步 求当前参数条件下的 Expectation 。而 根据标记重新求中心点 对...
K-means 算法简单高效,广泛应用于各种场景,特别是在需要快速、初步的数据分组时。然而,它也有局限性,比如对初始簇中心的选择敏感,可能会陷入局部最优,且假设簇是凸形的,对于复杂形状的数据可能不适用。 二、层次聚类 层次聚类是一种常用的聚类方法,它通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类。层次聚类不需要预先指定...
AGNES是一种采用自底向上的聚类策略的层次聚类算法。AGNES的核心思想是先将数据集中的每个样本看作一个初始聚类簇,然后每次迭代时找出距离最近的两个簇进行合并,依次迭代知道簇类的个数达到我们指定的个数K为止,这种方法的好处是随着簇类数量的减少,需要计算的距离也会越来越少,而且相对K-means,不需要考虑初始化时随...
二、层次类聚 上篇k-means算法却是一种方便好用的聚类算法,但是始终有K值选择和初始聚类中心点选择的问题,而这些问题也会影响聚类的效果。为了避免这些问题,我们可以选择另外一种比较实用的聚类算法-层次聚类算法。顾名思义,层次聚类就是一层一层的进行聚类,可以由上向下把大的类别(cluster)分割,叫作分裂法;也可以...
K-Means++ 是对传统 K-Means 算法的一项重要改进,通过一种特定的概率方法来选择初始质心,可以显著提高聚类的质量和算法的收敛速度。 8.2 针对不同数据集的优化策略及案例分析 为了应对不同类型的数据集和特定的应用场景,K-Means 算法被适当修改和优化。例如,使用加权距离度量在处理非均匀特征的数据集时,或者调整算法...
[sklearn]聚类:K-Means算法/层次聚类/密度聚类/聚类评估,聚类(Clustering)简单来说就是一种分组方法,将一类事物中具有相似性的个体分为一类用的算法。具体步骤如下:从n...
（1）K-Means算法的优点 原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快；聚类效果较优，算法的可解释度比较强。（2）K-Means算法的缺点 K值的选取不好把握；对于不是凸的数据集比较难收敛；如果各隐含类别的数据不平衡，比如各隐含类别的数据量严重失衡，或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳；采用迭代方法，得到...
k均值算法(K-means) 学习向量化(LVQ) 层次聚类(AGNES) 聚类简介 之前学习的决策树、随机森林或者逻辑回归都属于有监督学习,就是有老师在指导他,给了他特征和真实标签lable。 今天的这个聚类算法就是无监督学习,不需要真实标签lable。