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: 步骤一:随机选取一个样本作为第一个聚类中心 c1; ...
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...
数据分布的适应性：K - Means 算法假设数据是球形分布的，对于非球形分布的数据，如具有复杂形状的数据集合，该算法的聚类效果可能会大打折扣。处理大规模数据的效率：当数据规模非常大时，K - Means 算法的计算复杂度会显著增加，迭代次数增多，导致算法的运行时间过长。二、改进方向 优化初始聚类中心选择 K - Mea...
🔍K-means聚类算法是数据挖掘和机器学习中的经典算法,但仍有改进空间。以下是几种改进策略:1️⃣ 迭代过程优化:使用KD树索引数据,实时更新质心,减少每轮更新标签的繁琐过程。2️⃣ 初始化策略改进:选择初始质心时,考虑数据分布和收敛速度,如尽量远离的质心选择策略。3️⃣ 动态调整K值:根据数据分布动态确...
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...
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...
K-means算法的其他改进算法如下: 1. k-modes 算法:实现对离散数据的快速聚类,保留了k-means算法的效率同时将k-means的应用范围扩大到离散数据。 2. k-Prototype算法:可以对离散与数值属性两种混合的数据进行聚类,在k-prototype中定义了一个对数值与离散属性都计算的相异性度量标准。
K-means++ Kmeans++核心思想就一句话:初始化的K个中心点互相离得越远越好。这个改进虽然直观简单,但是却非常有效。接下来,我们看下如何实现这一思想的。 随机选取第一个中心点μ1,纳入集合Θμ 如果中心点集合Θμ数目小于K 对每个样本xi,计算其与当前类中心(可能多个)的最小距离,即di=min{d(xi,μk)},μ...
在K-means中,K的值需要预先人为地确定,并且在整个算法过程中无法更改。而当遇到高维度、海量的数据集时,人们往往很难准确地估计出K的大小。ISODATA就是针对这个问题进行了改进,它的思想也很直观:当属于某个类别的样本数过少时把这个类别去除,当属于某个类别的样本数过多、分散程度较大时把这个类别分为两个子...