1importrandom2fromsklearnimportdatasets3importnumpy as np4importmatplotlib.pyplot as plt5frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D6%matplotlib inline789#正规化数据集 X10defnormalize(X, axis=-1, p=2):11lp_norm =np.atleast_1d(np.linalg.norm(X, p, axis))12lp_norm[lp_norm == 0] = 113returnX...
可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集。 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感。 聚类结果没有偏倚,相对的,K-Means之类的聚类算法初始值对聚类结果有很大影响。 DBSCAN的主要缺点有: 如果样本集的密度不均匀、聚类间距差相差很大时,聚类质量较差,...
K-means 算法具备原理简单、实现快速的优点,适合常规的数据集。但 K 值需要人为设定,依赖人工经验;数据集越庞大,算法的计算量就越大;对于任意形状的簇,很难正确划分,如下图所示,本应该是中心一簇,外环一簇,却被 K-mens 划分成一左一右两个簇。 机器学习中另一个常用的聚类算法是 DBSCAN 算法,它是一种基于...
根据上面可视化展示的操作,可以发现K-MEANS虽然很简单,特别容易上手,但是也存在着不少的缺点,因此就有改进的算法或者更加优异的算法,这里的DBSCAN算法就是一种。 1.可视化流程 该算法的全称:Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (只要知道很牛B就行了),暂不介绍其中的一些基础定义和参数,先...
假设经过K-Means++算法的步骤1后,6号点被选择为第一个初始聚类中心,那在进行步骤2时每个样本的D(x) 和被选择为第二个聚类中心的概率如下表所示: 其中P(x)就是每个样本被选为下一个聚类中心的概率。最后一行的Sum是概率P(x) 的累加和。用于轮盘法选择出第二个聚类中心。方法是随机产生出一个0~1之间的随机...
Kmeans与DBSCAN聚类 Kmeans 通俗理解 简单来说设K值,1.随机初始K个聚类中心,2.计算所有点对每个中心距离,对比划分到距离自己最近的那个中心,形成K个簇后,3.再重新计算每个簇中心,重复2.3步骤直到中心点不变化 优点 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的;...
k-means与DBSCAN的差异及优缺点 1. k-means算法的基本原理和特点 基本原理: k-means算法是一种基于划分的聚类算法,旨在将n个数据点划分为k个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似(即簇内方差最小),而不同簇之间的数据点差异尽可能大。算法通过迭代更新簇中心和簇成员来实现这一目标。 特点: 需要预先指定簇的数...
可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集。 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感。 聚类结果没有偏倚,相对的,K-Means之类的聚类算法初始值对聚类结果有很大影响。 DBSCAN的主要缺点有:
K-Means和DBSCAN是两种不同的聚类算法,它们在很多方面存在明显的差异。下面将分别从适用场景、对数据特点的适应性、算法复杂度等方面对它们进行比较。 3.1适用场景 K-Means算法适用于簇形状近似于超球体的情况,对于密度不同、尺寸不同的簇效果较差。而DBSCAN算法适用于非凸簇、噪声点较多的情况,对于任意形状的簇效果...