4.1 K-Means||算法 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...
二分K均值算法可以加速K-means算法的执行速度,因为它的相似度计算少了并且不受初始化问题的影响,因为这里不存在随机点的选取,且每一步都保证了误差最小 5 k-medoids(k-中心聚类算法) k-medoids对噪声鲁棒性好 K-medoids和K-means不一样的地方在于中心点的选取 K-means将中心点取为当前cluster中所有数据点的平...
k-medoids只能对小样本起作用,样本大,速度就太慢了,当样本多的时候,少数几个噪音对k-means的质心影响也没有想象中的那么重,所以k-means的应用明显比k-medoids多。 5 Kernel k-means(了解) kernel k-means实际上,就是将每个样本进行一个投射到高维空间的处理,然后再将处理后的数据使用普通的k-means算法思想进...
Mini Batch K-Means算法 Mini Batch K-Means算法是K-Means算法的一种优化变种,采用小规模的数据子集(每次训练使用的数据集是在训练算法的时候随机抽取的数据子集)减少计算时间,同时试图优化目标函数;Mini Batch K-Means算法可以减少K-Means算法的收敛时间,而且产生的结果效果只是略差于标准K-Means算法。 算法步骤如下...
1、二分K-Means算法 解决K-Means算法对初始簇心比较敏感的问题,二分K-Means算法是一种弱化初始质心的一种算法,具体思路步骤如下: 1、将所有样本数据作为一个簇放到一个队列中。 2、从队列中选择一个簇进行K-means算法划分,划分为两个子簇,并将子簇添加到队列中。
#Movielens数据集+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE实现 一、实现原理和步骤 1、使用movielens数据集(943个用户,1682部电影,80000条评分数据); 2、输入用户id(1-943); 3、创建用户-电影评分矩阵; 4、canopy聚类算法根据用户评分对用户聚类; ...
基于Kmeans+Canopy聚类的协同过滤算法代码实现(输出聚类计算过程,分布图展示) 聚类(Clustering)就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),它的目标是:在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大。所以,在很多应用中,一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待,从而减少计算量或者提...
基于Canopy的高效K—means算法 邱荣太 (浙江传媒学院浙江杭州310018) 摘要:基于Map—reduce的并行编程方法,针对大规模集群多处理器多集群的聚类算法K—means的应用。提出了基于Cano— PY的改进K—means4~4JC算法。实验结果证明,多核Canopy-K—means聚类算法的运行效率和准确度与处理器核数成线性比例。
Canopy聚 类算法 一、概念 与传统的聚类算法(比如K-means)不同,Canopy聚类最大的特点是不需要事先指定k值(即clustering的个数),因此具有很大的实际应用价 值。与其他聚类算法相比,Canopy聚类虽然精度较低,但其在速度上有很大优势,因此可以使用Canopy聚类先对数据进行“粗”聚类,得到k 值后再使用K-means进行进一步...
Canopy算法是基于Kmeans算法的一种优化的聚类方法。 优化体现在: 1.前期能通过一些低性能的算法,快速的获取聚类中心 2.分好的每个聚类内部在进行k-means计算(不同聚类之间不进行相似度计算) 实现原理:(借助网上的一张截图) 算法步骤: (1 ) 将数据集向量化,然后放到list集合中,同时设定两个距离阈(yu)值:T1和...