在K-Means算法中,簇的个数K是一个超参数,需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好的K,找出K个最优的质心,并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去。具体过程可以总结如下:a.首先随机选取样本中的K个点作为聚类中心;b.分别算出样本中其他样本距离这K个聚类中心的距离,并把这...
概述 众所周知,机器学习算法可分为监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning)。 监督学习常用于分类和预测。是让计算机去学习已经创建好的分类模型,使分类(预测)结果更好的接近所给目标值,从而对未来数据进行更好的分类和预测。因此,数据集中...
1.1 认识聚类算法 使用不同的聚类准则,产生的聚类结果不同。 1.1.1 聚类算法在现实中的应用 用户画像,广告推荐,Data Segmentation,搜索引擎的流量推荐,恶意流量识别 基于位置信息的商业推送,新闻聚类,筛选排序 图像分割,降维,识别;离群点检测;信用卡异常消费;发掘相同功能的基因片段 1.1.2 聚类算法的概念 聚类算法:...
Part 1 — K-means原理解析:K-means聚类算法 - JerryLead - 博客园 K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习,以...
2)k-means++:原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心,而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心:假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K),则在选取第n+1个聚类中心时:距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n+1个聚类中心。从原理上也解释的通:聚类中心当然是互相离得越远越...
K-Medoids(中心点)算法不选用平均值,转而采用簇中位置最中心的对象,即中心点(medoids) 作为参照点,算法步骤也和K-Means类似,其实质上是对K-Means算法的改进和优化。K-Mediods每次选取的质心,必须是样本点,而 k-Means每次选取的质心可以是样本点之外的点,就好比中...
聚类指的是把集合,分组成多个类,每个类中的对象都是彼此相似的。K-means是聚类中最常用的方法之一,它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。 在使用该方法前,要注意(1)对数据异常值的处理;(2)对数据标准化处理(x-min(x))/(max(x)-min(x));(3)每一个类别的数量要大体均等;(4)不同类别间的...
聚类是一种非监督学习方法,而K均值聚类(K-Means Clustering)是最基础和最常用的聚类算法。它的基本思想是:通过迭代方式寻找K的簇(Cluster)的一种划分方案,使得聚类结果对应的代价函数最小。特别的,代价函数可以定义为各个样本点到距离其所属簇中心点的误差的平方和
首先我们有N个数据D={x1,x2.,xN}D={{x_1,x_2.,x_N}},我们想把这些数据分成K个类。首先我们没有任何的labellabel信息,所以这是一个unsupervied learning的问题。这个问题有一些难点,在于我们并不知道KK选择多大时分类是合适的,另外由于这个问题对初始点的选择是敏感的,我们也不好判断怎么样的初始点是...
K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的