K-means算法在迭代的过程中使用所有点的均值作为新的质点(中心点),如果簇中存在异常点,将导致均值偏差比较严重。 比如一个簇中有2、4、6、8、100五个数据,那么新的质点为24,显然这个质点离绝大多数点都比较远;在当前情况下,使用中位数6可能比使用均值的想法更好,使用中位数的聚类方式叫做K-Mediods聚类(K中值...
2 Canopy算法配合初始聚类 Canopy算法配合初始聚类实现流程 Canopy算法的优缺点 优点: 1.Kmeans对噪声抗干扰较弱,通过Canopy对比,将较小的NumPoint的Cluster直接去掉有利于抗干扰。 2.Canopy选择出来的每个Canopy的centerPoint作为K会更精确。 3.只是针对每个Canopy的内做Kmeans聚类,减少相似计算的数量。 缺点: 1.算法...
Canopy+ K-Means聚类算法 由于K-Means算法存在初始聚簇中心点敏感的问题,常用使用Canopy+K-Means算法进行模型构建,这种形式聚类算法聚类效果良好。 步骤 先使用Canopy算法进行“粗”聚类得到K个聚类中心点。 再使用K-Means算法,并用Canopy算法得到的K个聚类中心点作为初始中心点,进行“细”聚类。 优点 执行速度快(先...
1.Kmeans对噪声抗干扰较弱,通过Canopy对比,将较小的NumPoint的Cluster直接去掉有利于抗干扰。 2.Canopy选择出来的每个Canopy的centerPoint作为K会更精确。 3.只是针对每个Canopy的内做Kmeans聚类,减少相似计算的数量。 缺点: 1.算法中 T1、T2的确定问题 ,依旧可能落入局部最优解 2 K-means++ 其中: 为方便后面...
#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; ...
一、Kmeans+Canopy聚类算法实现原理 影响Kmeans聚类算法结果的因素有距离阀值、初始簇的选择、遍历次数,其中距离阀值和遍历次数可通过不断测试来实现最佳,但是初始簇的选择如果是随机选择,每次运行的结果差别可能会很大,使用Canopy聚类算法用于K均值聚类算法的预处理,用来找合适的k值和簇中心效果较好。
Canopy算法聚类 Canopy一般用在Kmeans之前的粗聚类。考虑到Kmeans在使用上必须要确定K的大小,而往往数据集预先不能确定K的值大小的,这样如果 K取的不合理会带来K均值的误差很大(也就是说K均值对噪声的抗干扰能力较差)。总之基于以下三种原因,选择利用Canopy聚类做为Kmeans的前奏 比较科学、也是Canopy的优点。
2、K-Means算法使用Canopy算法得到的K个聚类中心点作为初始中心点,进行“细”聚类。 优点: 1、执行速度快(先进行了一次聚簇中心点选择的预处理); 2、不需要给定K值,应用场景多。 3、能够缓解K-Means算法对于初始聚类中心点敏感的问题。 5、Mini Batch K-Means ...
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“细”聚类。这种Canopy+K-means的混合聚类方式分为以下两步: Step1、聚类最耗费计算的地方是计算对象相似性的时候,Canopy聚类在第一阶段选择简单、计算代价较低...
Canopy聚类算法是可以并行运行的算法,数据并行意味着可以多线程进行,加快聚类速度,开源ML库Mahout使用。 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...