在该划分方式下,再计算每一类的中心位置;对于该中心位置,再通过距离进行重新划分,一直循环下去,这样的算法称为k-means算法。 二、k-means聚类算法的收敛性证明 定理二、对于任意给定的迭代聚类中心初值(或者任意给定的一种划分方式),k-means算法的目标函数一定会收敛。 证明、将目标函数记为f(T),其中T是对给定数...
回来想了想,再看看Mahout的KMeans的实现方法,觉得可以这么解决. 1. 第一次迭代的时候,正常进行,选取K个初始点,然后计算所有节点到这些K的距离,再分到不同的组,计算新的质心; 2. 后续迭代的时候,在第m次开始,每次不再计算每个点到所有K个质心的距离,仅仅计算上一次迭代中离这个节点最近的某几个(2到3)个质...
在迭代求解过程中,最重要的是收敛性问题。K-means的收敛性,参见huangzhengxiang:机器学习入门(10)K-means为何能收敛?。 1. K-means收敛条件 在E步中,不再更新,划分不再变化。(K-means迭代策略参见huangzhengxiang:机器学习入门(10)K-means为何能收敛?) 证明:若E步不发生更新,则M步也不会发生更新,则此后不再...
K-means面对的第一个问题是如何保证收敛,前面的算法中强调结束条件就是收敛,可以证明的是K-means完全可以保证收敛性。下面我们定性的描述一下收敛性,我们定义畸变函数(distortion function)如下: J函数表示每个样本点到其质心的距离平方和。K-means是要将J调整到最小。假设当前J没有达到最小值,那么首先可以固定每个...
kmeans收敛条件 kmeans的收敛条件通常有以下几种: 1.当聚类中心的移动小于一定的阈值时,算法可以认为已经收敛。 2.当聚类内部的点不再发生变化时,算法可以认为已经收敛。 3.当达到预定的迭代次数后,算法可以认为已经收敛。 4.当目标函数的值已经不再变化时,算法可以认为已经收敛。 一般来说,kmeans收敛条件的选择...
kmeans的目标函数: E步:评估隐变量,每类样本属于的类别 M步:固定数据点的分配,更新参数 由于EM算法具有收敛性,kmeans也会最终收敛。 (2) Kmeans 和KNN的区别 KNN: 分类算法 监督学习 数据集是带Label的数据 没有明显的训练过程,基于Memory-based learning ...
（1）K-Means算法的优点 原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快；聚类效果较优，算法的可解释度比较强。（2）K-Means算法的缺点 K值的选取不好把握；对于不是凸的数据集比较难收敛；如果各隐含类别的数据不平衡，比如各隐含类别的数据量严重失衡，或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳；采用迭代方法，得到...
K-Means的收敛性 通过上面的分析,我们可以知道,在EM框架下,求得的参数θθ一定是收敛的,能够找到似然函数的最大值。那么K-Means是如何来保证收敛的呢? 目标函数 假设使用平方误差作为目标函数: J(μ 1,μ2,...,μk)=12∑Kj=1∑Ni=1(xi−μj)2J(μ1,μ ...
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? 概念1:簇与质心 K-Means算法是将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇,直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类。簇就是聚类的结果表现。
证明K均值算法的收敛性 k均值算法的基本原理 基本思想 通过迭代寻找k个聚类的一种划分方案,使用这k个聚类的均值来代表相应各类样本时所得到的总体误差最小。 一旦给定了类别数目k,k均值就按照平方误差和最小的原则将所有样本划分到指定数目的类中。 k均值(k-means)有时也称C均值(C-means),属于非监督学习。