对初始值敏感:K-means算法对初始聚类中心的选择非常敏感,不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。这意味着算法的稳定性较差,容易陷入局部最优解。 对异常值和噪声敏感:由于K-means算法是基于距离进行聚类的,因此当数据集中存在异常值或噪声时,可能会导致聚类效果变差。 K-means算法的改进方法: 使用K-means++初始化...
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...
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...
k-means++ 是 k-means 算法的一种改进版本，旨在通过一种更巧妙的初始中心点选择方法来提高算法的稳定性和收敛速度。k-means++ 的核心思想是在选择初始中心点时，让新的中心点尽可能远离已选择的中心点，从而减少随机初始化带来的不稳定性。k-means++ 初始化步骤：随机选择一个数据点作为第一个中心点。对于每一...
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。 算法描述如下: ...
Kmeans++的思路正是基于上面的这两点,我们将目前已经想到的洞见整理一下,就可以得到算法原理了。 算法原理 首先,其实的簇中心是我们通过在样本当中随机得到的。不过我们并不是一次性随机K个,而是只随机1个。 接着,我们要从剩下的n-1个点当中再随机出一个点来做下一个簇中心。但是我们的随机不是盲目的,我们...
2.3 K-means算法的改进 (1)改进初始值K,尽量减少人工干预 利用类间相异度与类内相异度来确定最终的K值,具体分3步来实现:首先,选取数据集合的中间点即所有数据集合的平均值,利用欧几里得距离计算公式,计算出距离中间点最远距离的对象N1,再计算出与N1距离最远的对象N2,筛选出初始聚类中心。其次计算剩余数据对象与...
K - Means++ 算法：这是对 K - Means 初始中心选择的一种经典改进。它不再随机选择初始中心，而是按照一定的概率分布来选择。首先随机选择一个数据点作为第一个中心，然后对于每个数据点，计算它到已选中心的最短距离的平方，根据这个距离的平方来确定该数据点被选为下一个中心的概率。这样选择的初始中心更加分散...
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。 算法描述如下: ...
K-Means的主要缺点有: 1)K值的选取不好把握(改进:可以通过在一开始给定一个适合的数值给k,通过一次K-means算法得到一次聚类中心。对于得到的聚类中心,根据得到的k个聚类的距离情况,合并距离最近的类,因此聚类中心数减小,当将其用于下次聚类时,相应的聚类数目也减小了,最终得到合适数目的聚类数。可以通过一个评判值...