Mini-Batch k-means 是 k-means 的另一个改进版本,适用于大规模数据集。它通过使用小批量的数据进行迭代,减少了每次迭代的计算量,从而大大加快了聚类速度。Mini-Batch k-means 的核心思想是每次仅随机选取一部分数据进行中心点的更新。6.3 其他变种 除了 k-means++ 和 Mini-Batch k-means 之外,还有许多 k...
K-Means 是一种强大而灵活的聚类工具,尽管它有一些局限性,但正确使用时,它能有效地组织大规模数据集,揭示隐藏的模式和群体结构,是数据分析不可或缺的工具。
Elkan K-Means算法提出利用两边之和大于第三边、两边之差小于第三边的三角形特性来减少距离的计算。 Elkan K-Means迭代速度比传统K-Means算法迭代速度有较大提高,但如果我们的样本特征是稀疏的,或者有缺失值的话,此种方法便不再使用。 5.大样本优化Mini Batch K-Means算法 传统的K-Means算法中需要计算所有样本点...
我们需要知道的是 K-means 聚类的迭代算法实际上是 EM 算法。EM 算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题。在 K-means 中的隐变量是每个类别所属类别。K-means 算法迭代步骤中的每次确认中心点以后重新进行标记对应 EM 算法中的 E 步求当前参数条件下的 Expectation。而根据标记重新求...
Stage2、在各个Canopy 内使用传统的聚类方法(如K-means),不属于同一Canopy 的对象之间不进行相似性计算。 从这个方法起码可以看出两点好处:首先,Canopy 不要太大且Canopy 之间重叠的不要太多的话会大大减少后续需要计算相似性的对象的个数;其次,类似于K-means这样的聚类方法是需要人为指出K的值的,通过Stage1得到的...
1. K-Means的工作原理 作为聚类算法的典型代表,K-Means可以说是最简单的聚类算法,那它的聚类工作原理是什么呢?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...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: ...
K-means是一种经典的无监督学习算法,用于对数据进行聚类。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间,并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。本文将介绍K-means算法的原理、实现和应用。定义 K-means是一种无监督学习算法,用于对数据进行聚类。该算法将数据集分为K个簇,每个簇包含最接近...
一、K-Means K-Means是GMM的特例(硬聚类,基于原型的聚类)。假设多元高斯分布的协方差为0,方差相同。 K-Means算法思想 对于给定的样本集,按照样本间的距离,将样本集划分为K个簇。 簇内的点尽量紧密连接,而簇间的距离尽量的大。 本质上是个组合优化问题, 类似于将N个球分配到K个箱子。
K-Means聚类算法步骤实质是EM算法(最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm, EM))的模型优化过程,具体步骤如下: (1)随机选择k个样本作为初始簇类的均值向量; (2)将每个样本数据集划分离它距离最近的簇; (3)根据每个样本所属的簇,更新簇类的均值向量; ...