K-means算法是初值敏感的,选择不同的初始值可能导致不同的簇划分规则。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...
"""Created on Jan 09, 2024Updated on Jan 09, 2024model: tree classifier@author: Jin Wu1. Kmeans聚类算法过程1. 随机初始化k个质心点2. 把所有样本聚类到距离最近的质心点3. 计算新的质心点(每类的样本平均值点)4. 循环计算第2～3步直到质心不变为止5. 计算代价函数J6. 循环计算第1～5步7. 返...
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...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
在数据挖掘中,聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。 一、K-均值聚类(K-Means)概述 1、聚类: “类”指的是具有相似性的集合,聚类是指将数据集划分为若干类,使得...
2. k-means(k均值)算法 2.1 算法过程 K-均值是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成 n 个组,其方法为: 首先选择?个随机的点,称为聚类中心(cluster centroids); ...
1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不...
1.KMeans算法 KMeans顾名思义就是要将数据分为K个簇,需要我们根据自己业务知识和专家意见,给定聚成多少个簇,如,指定K=2,即将数据分为2簇或2类。Kmeans算法会随机初始K个质心,即初始中心点,然后计算每个数据与初始质心之间的距离,算法模型会将样本数据与距离最短的质心归为一类,完成第一次聚类以后,算法模型再次...
图1表示聚类的算法模型图。 聚类模型的基本步骤包括: 训练。通过历史数据训练得到一个聚类模型,该模型用于后面的预测分析。需要注意的是,有的聚类算法需要预先设定类簇数,如KMeans聚类算法。 预测。输入新的数据集,用训练得到的聚类模型对新数据集进行预测,即分堆处理,并给每行预测数据计算一个类标值。 可视化操作...
时间旅行者 聚类算法 | K-means聚类与DBSCAN原理及代码实现 文案:Timelomo在 机器学习算法中,按照学习方式来划分,分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。其中,在无监督学习(supervised learning)中,训练的样本的标记信息是未知的… 随心390发表于优化算法交...打开...