K-Medians 是与 K-Means 有关的另一个聚类算法,除了不是用均值而是用组的中值向量来重新计算组中心。这种方法对异常值不敏感(因为使用中值),但对于较大的数据集要慢得多,因为在计算中值向量时,每次迭代都需要进行排序。 均值漂移聚类 均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法,它试图找到数据点的密集区域。 这是一个基...
K值选择是K-均值聚类中的一个关键问题。通常可以通过肘部法则(Elbow Method)来选择合适的 ( K ) 值。肘部法则通过绘制不同 ( K ) 值对应的聚类误差平方和(SSE),选择拐点处的 ( K ) 值 初始中心的选择对K-均值算法的收敛速度和聚类效果有重要影响。常用的改进方法是K-means++,它通过一种概率分布方法选择初...
1. 选择k个初始中心点:随机选择k个数据点作为初始聚类中心,或者使用一些启发式方法如K-means++来选择初始中心。 2. 计算距离:对于每个数据点,计算其与各个聚类中心的距离。通常使用欧几里得距离,但也可以根据数据特性选择其他距离度量,如曼哈顿距离或余弦相似度。 3. 分配数据点:将每个数据点分配到最近的聚类中心所...
K均值聚类(K-Means Clustering)是一种广泛使用的无监督学习算法,其核心目的是将数据集划分为K个互不重叠的子集(簇),使得同一个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。这种聚类方法基于数据点之间的距离度量,通过迭代过程来优化簇的划分,从而揭示数据中的隐藏结...
k均值聚类定义:将样本集合划分为k个子集,构成k个类,将n个样本分到k个类中,每个样本到其所属类的中心的距离最小。每个样本只能属于一个类,因此k均值聚类是硬聚类。 k均值聚类的策略为通过损失函数最小化选取最优的划分或函数,损失函数为样本与其所属类的中心之间的距离的总和。但是n个样本分到k个类中有很多分...
k均值算法的计算过程非常直观: 1、从D中随机取k个元素,作为k个簇的各自的中心。 2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇。 3、根据聚类结果,重新计算k个簇各自的中心,计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。
K - 均值是最基本的聚类方法之一。它常作为许多高级聚类方法(如谱聚类[31,36,40,45])的构建模块之一。K - 均值启发了许多扩展。例如,[14]的基本思想是用中位数代替均值。K - means++ [2]改进了初始质心的选择方法,其依据是质心与之前所选质心的比例距离。SubKmeans [26]假设输入空间可分为两个独立子空间...
一、K-means(k均值)算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数,把n个样本分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机...
K-means算法对初始聚类中心的选择敏感,不同的初始中心可能导致不同的聚类结果。 算法的时间复杂度较高,因为每次迭代都需要计算所有数据点与聚类中心的距离。优化方法包括使用近似最近邻搜索或降维技术减少计算量。 K值是预先设定的,选择合适的K值对聚类结果至关重要。通常可以通过肘部法则(Elbow method)或其他评估指标来...