因此,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k个初始点优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法、k值优化canopy算法和大数据情况下的优化Mini BatchK-Means算法。 2,模型聚类:高斯混合聚类(GMM) 高斯混合聚类采用概率模型来表达聚类原型。
使用改进的二分k-means算法。 二分k-means算法:首先将整个数据集看成一个簇,然后进行一次k-means(k=2)算法将该簇一分为二,并计算每个簇的误差平方和,选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二,直至簇数达到用户指定的k为止,此时可以达到的全局最优。 3. 高斯混合模型(GMM) 3.1 GMM的思想 高斯混合模型(...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚...
手把手教你做数学建模分类模型——聚类分析(K-means聚类) #数学建模 #全国大学生数学建模 #spssau #数据分析 #聚类分析 - SPSSAU于20230906发布在抖音,已经收获了14.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
k-means属于无监督学习算法,无监督算法的内涵是观察无标签数据集自动发现隐藏结构和层次,在无标签数据中寻找隐藏规律。 聚类模型在数据分析当中的应用:既可以作为一个单独过程,用于寻找数据内在规律,也可以作为分类等其他分析任务的前置探索。 例如:我们想探寻我们产品站内都有哪些社交行为群体,刚开始拍脑门想可能并不...
一些具有特殊分布的数据,是无法用K-Means假设的欧氏距离来描述相似程度的,如 这部分已经超出本篇要讨论的K-Means算法的内容了,下面仅列出改进关键词的简述,不做更深入的讨论。 混合高斯 混合高斯(Gaussian Maixture Model,GMM)是一种生成式模型,通过GEM算法的E步和M步去估算模型参数,使得数据的联合概率达到最大值...
聚类模型的结果不是某种标签输出，并且聚类的结果是不确定的，其优劣由业务需求或者算法需求来决定，并且没有永远的正确答案。那如何衡量聚类的效果呢？K-Means的目标是确保“簇内差异小，簇外差异大”，所以可以通过衡量簇内差异来衡量聚类的效果。前面讲过，Inertia是用距离来衡量簇内差异的指标，因此，是否可以使用...
A.随机森林B.聚类C.K-MeansD.高斯混合模型相关知识点: 试题来源: 解析 B,C,D一个进程从创建而产生至撤销而消亡的整个生命周期,可以用一组状态加以刻画,为了便于管理进程,把进程划分为几种状态,分别有三态模型、五态模型。1.三态模型按进程在执行过程中的不同状况至少定义3种不同的进程状态:(1)运行态占有处...
贝叶斯模型 SVM模型 K均值(Kmeans)聚类 DBSCAN聚类 GDBT模型 贝叶斯模型 概念 通过已知类别的训练数据集,计算样本的先验概率,然后利⽤⻉叶斯 概率公式测算未知类别样本属于某个类别的后验概率 最终以最⼤后验概率所对应的类别作为样本的预测值 高斯贝叶斯分类器 ...