通常需要设置一个合适的迭代次数或停止条件,以确保算法收敛或达到满意的聚类效果。 7.异常值处理:K-Means算法对异常值比较敏感,异常值可能会对聚类结果产生较大的影响。在实际应用中,可以考虑对异常值进行预处理或使用其他更适合处理异常值的聚类算法。 8.可扩展性:K-Means算法在处理高维数据时可能会遇到可扩展性...
重复后面的两步,直到类别中心变化小于某阈值。 终止条件: 迭代次数,簇中心变化率,最小平方误差MSE。 4.K-Means的公式化解释 记K个簇中心为u1,u2,...,uk,每个簇的样本数目为N1,N2,...,Nk。 使用平方误差作为目标函数: 该函数为关于u1,u2,...,uk的凸函数,计算其驻点,得: 5.K-Means聚类方法总结 优点:...
1)字段差异性分析 使用方差分析去探索各个类别的差异特征,从上表可知:聚类类别群体对于所有研究项均呈现出显著性(p<0.05),意味着聚类分析得到的3类群体,他们在研究项上的特征具有明显的差异性,具体差异性可以根据均值±标准差进行分析。 2)聚类汇总 上表展示了模型聚类的类别以及对应的频数和所占百分比。 聚类类别_...
K-Means的主要局限性包括对初始质心选择敏感、对噪声和异常值较为敏感、只能处理球形簇等。针对这些问题,可以采取诸如数据预处理、使用 K-Means++ 初始化等策略来改善算法性能。 8. K-Means算法的变体与改进 8.1 K-Means++算法介绍 K-Means++ 是对传统 K-Means 算法的一项重要改进,通过一种特定的概率方法来选择...
1)kmeans要手工输入类数目,对初始值的设置很敏感;所以有了k-means++、intelligent k-means、genetic k-means; 2)k-means对噪声和离群值非常敏感,所以有了k-medoids和k-medians; 3)k-means只用于numerical类型数据,不适用于categorical类型数据,所以k-modes; ...
停止条件为:所有的点类别划分都不再改变为止 K均值聚类算法原理简单易懂,聚类效果较好,但是其缺陷也较为明显: 1、对离群值比较敏感; 2、聚类个数的选择会影响最终聚类效果; 3、初始化聚类中心的选择会影响聚类效果。 以下是K-means聚类的伪代码: 算法实现: 经典的K-means均值聚类代码算法实现并不复杂,以下给出...
5、算法停止条件 一般是目标函数达到最优或者达到最大的迭代次数即可终止。对于不同的距离度量,目标函数往往不同。当采用欧式距离时,目标函数一般为最小化对象到其簇质心的距离的平方和,如下: K-means算法简介及常见问题 当采用余弦相似度时,目标函数一般为最大化对象到其簇质心的余弦相似度和,如下: ...
本次实验选择了K-means算法对数据进行矢量量化。算法主要包括以下几个步骤 (1)初始化:载入训练数据,确定初始码本中心(4个); (2)最近邻分类:对训练数据计算距离(此处采用欧式距离),按照距离最小分类; (3)码本更新:重新生成包腔对应的质心; (4)重复分类和码本更新步骤,知道达到最大迭代次数或满足一定停止准则;...
K-means算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个簇。该算法的基本思想是通过迭代的方式,不断更新簇的中心点,直到满足停止条件为止。以下是K-means算法的详细步骤: 1. 初始化中心点 首先,需要选择K个初始中心点作为簇的中心。这些中心点可以是随机选择的,也可以通过其他方法初始化,如K-means++算法。
① K-Means 初始化中心点 : 第一次迭代时 , 需要指定初始的 k 个聚类的中心点 ; ② 高斯混合模型 初始化参数 : 第一次迭代时 , 需要指定初始的 k 组参数 , 均值 μi , 方差 Σi , 生成概率 ωi , 共有 3×k 个; 2 . 聚类依据计算 : 距离( K-Means ) , 概率 ( 高斯混合模型 ) ; ① ...