K-means++ 能显著的改善分类结果的最终误差。 尽管计算初始点时花费了额外的时间,但是在迭代过程中,k-mean 本身能快速收敛,因此算法实际上降低了计算时间。 网上有人使用真实和合成的数据集测试了他们的方法,速度通常提高了 2 倍,对于某些数据集,误差提高了近 1000 倍。 下面结合一个简单的例子说明K-means++是如...
K-Means++算法实际就是修改了K-Means算法的第一步操作之所以进行这样的优化,是为了让随机选取的中心点不再只是趋于局部最优解,而是让其尽可能的趋于全局最优解。要注意“尽可能”的三个字,即使是正常的K-Means++算法也无法保证百分百全局最优,在说取值原理之后我们就能知道为什么了思路就是我们要尽可能的保证各个...
🔍K-means聚类算法是数据挖掘和机器学习中的经典算法,但仍有改进空间。以下是几种改进策略:1️⃣ 迭代过程优化:使用KD树索引数据,实时更新质心,减少每轮更新标签的繁琐过程。2️⃣ 初始化策略改进:选择初始质心时,考虑数据分布和收敛速度,如尽量远离的质心选择策略。3️⃣ 动态调整K值:根据数据分布动态确...
K-Means++初始化：使用更智能的初始化方法，如K-Means++，能够减轻对初始簇中心选择的敏感性。选择最优...
为了解决K-Means算法中初始化敏感的问题,研究者提出了K-Means++算法。K-Means++算法在初始化聚类中心时进行了改进,以选择更优的初始中心。具体步骤如下:1️⃣ 随机选择一个样本点作为第一个初始化的聚类中心。 2️⃣ 计算每个样本点与已选择的聚类中心之间的距离,并选择距离最大的样本作为新的聚类中心。
一个常见的误区是随意选择 k 值。选择合适的 k 值对于 k-means 算法的效果至关重要。如果 k 过小，可能会导致欠拟合，无法捕捉数据中的全部信息；如果 k 过大，可能会导致过拟合，使得模型对数据的细节过于敏感。常用的方法有肘部法（Elbow Method）和轮廓系数法（Silhouette Score）来选择合适的 k 值。肘部法...
2. 传统K-Means算法流程 在上一节我们对K-Means的原理做了初步的探讨,这里我们对K-Means的算法做一个总结。 首先我们看看K-Means算法的一些要点。 1)对于K-Means算法,首先要注意的是k值的选择,一般来说,我们会根据对数据的先验经验选择一个合适的k值,如果没有什么先验知识,则可以通过交叉验证选择一个合适的k值...
摘要: K-means算法是基于距离作为相似性度量的聚类算法,传统的K-means算法存在难以确定中心值个数、受噪声及孤立点影响较大的缺点。对此,利用类间相异度与类内相异度改进初始值K,以尽量减少人工干预;同时计算数据库中每一点与剩余点的距离和距离均和,将两者的大
K-Means算法改进: 1、K-Means++算法就是对K-Means随机初始化质心的方法的优化。 K-Means++的对于初始化质心的优化策略也很简单,如下: a) 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 b) 对于数据集中的每一个点,计算它与已选择的聚类中心中最近聚类中心的距离 ...
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法,它通过将数据点划分为K个不同的簇,从而发现数据中的潜在结构。本文将详细解析K-means算法的优缺点,并探讨一些实用的改进方法。