在聚类任务中,可以通过结合多个K-means聚类结果来得到更稳定的聚类结果。例如,可以采用Bagging或Boosting等集成学习方法来改进K-means算法。 综上所述,K-means算法虽然具有很多优点,但也存在一些局限性。通过采用上述改进方法,我们可以在一定程度上克服这些局限性,提高K-means算法的聚类效果和稳定性。在实际应用中,我们...
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...
当然Kmeans++本身也具有随机性,并不一定每一次随机得到的起始点都能有这么好的效果,但是通过策略,我们可以保证即使出现最坏的情况也不会太坏。 在实际的场景当中,如果我们真的需要对大规模的数据应用Kmeans算法,我们往往会将多种优化策略结合在一起用,并且多次计算取平均,从而保证在比较短的时间内得到一个足够好的...
max_k + 1): kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) labels = kmeans.fit_predict(data) score = silhouette_score(data, labels) silhouette_scores.append(score) plt.plot(range(2, max_k + 1), silhouette_scores, marker=...
K-Means 算法是机器学习中较为常用的聚类算法,这里会介绍 K-Means 算法和它的改进版本 K-Means++ 算法。 1. K-Means K-Means的算法流程如下: 从数据集中随机选取 K 个点作为初始聚类的中心,中心点为C={c1,c2,...ck} 针对数据集中每个样本 xi,计算它们到各个聚类中心点的距离,到哪个聚类中心点的距离最小...
K-means算法的改进:K-means++ 由于K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取而有所区别,因此有提出这种算法的改进:K-means++。 算法步骤 其实这个算法也只是对初始点的选择有改进而已,其他步骤都一样。初始质心选取的基本思路就是,初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。
当满足一定条件，如函数收敛时，则算法终止;如果条件不满足则回到步骤(2)，下图就是k_means聚类的经典...
摘要:K-means算法是最常用的一种基于划分的聚类算法,但该算法需要事先指定K值、随机选择初始聚类中心等的缺陷,从而影响了K-means聚类结果的稳定性。针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进,利用提出的新算法确定初始聚类中心,然后进行聚类,得出最终的聚类结果。实验证明,该改进算法比随机选择初始聚...
(1)K-means算法需要首先设定K值,而算法运算中K是一个敏感值,不同的K值可能会造成不同的运算结果。 (2)对于一些噪声和孤立的数据较为敏感。 (3)簇的平均值只有被定义才能使用,这不利于处理一些有特殊属性的数据。 2.3 K-means算法的改进 (1)改进初始值K,尽量减少人工干预 ...