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...
能够缓解K-Means算法对于初始聚类中心点敏感的问题。 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...
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...
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 ...
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...
#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; ...
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。
铁矿预配料的原料种类繁多、化学成分差异较大,且下料槽个数有限、生产约束多,原料下料次序难以确定.针对该配料调度难题,本文提出了一种基于聚类算法和组合优化的铁矿混匀过程预配料智能调度方法.分别根据原料成分中SiO2,TFe含量的差异,采用Canopy-Kmeans聚类方法进行两次聚类,然后综合考虑各项约束条件,利用融合专... 查...
基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法可运用于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法中,作为降低数据稀疏度和提高推荐准确率的方法之一,一个协同过滤推荐过程可实现多次KMeans聚类。 一、基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理 KMeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用、最重要的聚类算法。KMeans聚类算法首先需要确定N个初...