K-means并不适用于所有数据。比如,对于那些没有明显聚类特征的数据,K-means可能效果不佳。此外,对于非凸形状的聚类,K-means也可能会表现不佳。 如何快速收敛大数据?🚀 当数据量非常大时,K-means的计算可能会变得很慢。这时,可以考虑使用一些优化技巧,比如采样、减少迭代次数或者使用更高效的算法变种。 如何评估K-...
这里需要一点K-Means的背景知识。当K-Means算法完成后,我们将得到K个聚类的中心点M_{i}, i=1,2,⋯,K,以及每个原始点所对应的聚类C_{i},i=1,2,⋯,K,我们通常采用所有样本点到它所在的聚类的中心点的距离的和作为模型的度量,记为D_{K},D_{K}=\sum_{i=1}^{K}\sum_{X\in C_{I}} || ...
2. 改进的KMeans算法; KMeans算法存在很多很多的改进版, 比如有优化最开始的K个特征数据选取的,还有如何减少计算量的,这里就介绍一下最后一种变种. 2.1 Mini Batch K-Means; Mini Batch K-Means思想核心: 在求解稳定的聚类中心时,每次随机抽取一批数据,然后进行Kmean计算,然后直至中心点稳定之后,在将所有的数据...
尽管算法经常以局部最优结束,但一般情况下达到的局部最优已经可以满足聚类的需求。 二分k-means算法:首先将整个数据集看成一个簇,然后进行一次k-means(k=2)算法将该簇一分为二,并计算每个簇的误差平方和,选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二,直至簇数达到用户指定的k为止,此时可以达到的全局最优。 3...
K-means算法,也称为K-平均或者K-均值,一般作为掌握聚类算法的第一个算法。 这里的K为常数,需事先设定,通俗地说该算法是将没有标注的 M 个样本通过迭代的方式聚集成K个簇。 在对样本进行聚集的过程往往是以样本之间的距离作为指标来划分。 简单Demo说明 ...
问题1:介绍下K近邻、kmeans聚类算法 K近邻算法也称为knn算法。 knn算法的核心思想是未标记样本的类别,由距离其最近的k个邻居投票来决定。 具体的,假设我们有一个已标记好的数据集。此时有一个未标记的数据样本,我们的任务是预测出这个数据样本所属的类别。knn的原理是,计算待标记样本和数据集中每个样本的距离,取...
KMeans是数据挖掘十大算法之一,在数据挖掘实践中,我们也常常将KMeans运用于各种场景,因为它原理简单、易于实现、适合多种数据挖掘情景。 如上图所示,数据样本用圆点表示,每个簇的中心点用叉叉表示: (a)刚开始时是原始数据,杂乱无章,没有label,看起来都一样,都是绿色的。
K-means算法是硬聚类算法,是典型的局域原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。 简介...
Kmeans++的主要是对K的选取进行优化, 假设已经选取了n个初始聚类中心,则在选取第n+1个聚类中心时,距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率会被选为第n+1个聚类中心。在选取第一个聚类中心时同样通过随机的方法。当选择完初始点后,Kmeans++后续的计算都和经典的Kmeans算法相同,这也是对初始值选择进行改进的...