K-means是一种硬聚类方法,即每个样本只能属于一个聚类中心。而谱聚类是一种软聚类方法,它可以实现集群属性的模糊化,即每个数据点都可能属于多个组。 2.聚类效果 通常情况下,谱聚类的聚类效果会更好,而K-means往往会偏向于形状简单的聚类结果。在复杂数据集中,谱聚类往往优于K-means。 3.对异常值的影响 K-means...
本质上,谱聚类也是这样,相似度矩阵W就是高维空间中数据向量ϕ(x)的内积(K-means直接是x的内积)。谱聚类基于相似度矩阵W(或者对应的拉普拉斯矩阵L),特征分解得到松弛后的指示矩阵F,可看作数据的低维谱嵌入表达,即看作是用一个低维空间中的向量来近似取代高维核空间中的向量,形式化表述即:min||FF′−ϕ(...
在聚类中,两种最流行的算法是K-Means和谱聚类。在这篇文章中,我们将比较这两种算法并讨论它们的优缺点。 K-Means聚类算法 K-Means算法是一种非监督学习技术,它可以将数据集划分为K个不同的簇。该算法的目的是将所有数据点划分为K组,其中每个组作为单个簇。K-Means算法的过程包括以下步骤: 1.随机选择K个中心点...
K-means 算法也有缺陷,首先容易受到初值和利群点的影响,导致每次的结果不稳定,结果通常不是全局最优,而是局部最优;其次,无法解决数据量差异比较大的情况(如某一类是另一类数量的几十倍几百倍)。因此在做 K-means 聚类算法时,调优通常可以通过以下几点实现: 数据归一化和离群点检测 合理选择 K 值。 一个经验地...
这样,谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解,其基本思想是利用样本数据的相似矩阵(拉普拉斯矩阵)进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。 1 理论基础 对于如下空间向量item-user matrix: 如果要将item做聚类,常常想到k-means聚类方法,复杂度为o(tknm),t为迭代次数,k为类的个数、n为item个数、m为空...
K-means算法,也称为K-平均或者K-均值,是一种使用广泛的最基础的聚类算法,一般作为掌握聚类算法的第一个算法。 假设输入样本为T=X1,X2,...,Xm;则算法步骤为(使用欧几里得距离公式): 选择初始化的k个类别中心a1,a2,...ak;每个簇的样本数量为N1,N2...,NK; ...
这样,谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解,其基本思想是利用样本数据的相似矩阵(拉普拉斯矩阵)进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。 1 理论基础 对于如下空间向量item-user matrix: 如果要将item做聚类,常常想到k-means聚类方法,复杂度为o(tknm),t为迭代次数,k为类的个数、n为item个数、m为空...
聚类算法一（Kmeans、层次类聚、谱类聚）聚类算法⼀（Kmeans、层次类聚、谱类聚）⼀、 K-means 1、基础 1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘⼗⼤经典算法之⼀ 2 算法接受参数 k ；然后将事先输⼊的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满⾜： 同⼀聚类中的对象相似度较...
1. PCA与Kmeans 降维–主成分分析(PCA)–第4.1节 2. 谱聚类与Kmeans 聚类–谱聚类–第5节 kmeans假设数据服从高斯分布,所以对于非高斯分布的数据性能表现可能不好,这个时候我们可以利用核方法扩展,得到kernel kmeans,相当于把原始d维数据投影到一个高维核空间中再进行kmeans聚类。
谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂。在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结。01 ...