通常情况下,谱聚类的聚类效果会更好,而K-means往往会偏向于形状简单的聚类结果。在复杂数据集中,谱聚类往往优于K-means。 3.对异常值的影响 K-means对异常值比较敏感。如果有噪音数据存在于聚类样本中,很容易导致聚类结果偏离真实数据结构。而谱聚类通过度量样本之间的相似度来聚类,对于异常值比较容忍。 4.计算复杂...
利用核方法扩展,得到Kernel K-means,相当于把原始d维数据投影到一个高维核空间中再进行Kmeans聚类。本质上,谱聚类也是这样,相似度矩阵W就是高维空间中数据向量ϕ(x)的内积(K-means直接是x的内积)。谱聚类基于相似度矩阵W(或者对应的拉普拉斯矩阵L),特征分解得到松弛后的指示矩阵F,可看作数据的低维谱嵌入表达,...
相反,谱聚类算法可能会失效,因为它需要构建相似矩阵,并且在计算拉普拉斯矩阵时需要计算矩阵的逆。 聚类效果 K-Means算法通常在聚类方面表现良好,但是它的效果受初始值的影响,因此需要进行多次迭代选取最优解。谱聚类算法通常适用于非凸集合和高维数据集。 数据类型 K-Means算法适用于连续型数据和一般分布的数据,但不...
解决K-Means算法对初始簇心比较敏感的问题,K-Means++算法和K-Means算法的区别主要在于初始的K个中心点的选择方面,K-Means算法使用随机给定的方式,K-Means++算法采用下列步骤给定K个初始质点: 从数据集中任选一个节点作为第一个聚类中心。 对数据集中的每个点x,计算x到所有已有聚类中心点的距离和D(X),基于D(X)...
这样,谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解,其基本思想是利用样本数据的相似矩阵(拉普拉斯矩阵)进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。 1 理论基础 对于如下空间向量item-user matrix: 如果要将item做聚类,常常想到k-means聚类方法,复杂度为o(tknm),t为迭代次数,k为类的个数、n为item个数、m为空...
谱聚类是一种基于图论的聚类方法,特别适用于发现复杂形状的簇和非球形簇。与传统的聚类算法(如K-means)不同,谱聚类依赖于数据的相似性矩阵,并利用数据的谱(即特征向量)来进行降维,进而在低维空间中应用如K-means的聚类方法。 算法步骤 构建相似性矩阵:基于数据点之间的距离或相似度。
K-means对噪声敏感,密度聚类对噪声不敏感。 3、层次聚类 按层次聚类,由上至下或由下至上,优点是可以任意选择聚类数 4、谱聚类 Step1:对样本点俩俩计算相似度SijSij,组成相似度矩阵,又称权值矩阵Wn×n=[Sij]Wn×n=[Sij] Step2:将Wn×nWn×n的主对角线元素全部置为0,把每行元素的值相加,第ii行的和为di...
k-Means算法 衡量聚类(轮廓系数) 层次聚类 密度聚类 谱聚类 之前博客中讲的模型基本上都是分类以及回归模型,他们都是属于有监督学习的,意为所有的样本都有一个结果值提供,我们所要做的就是在原有结果值的指导(监督)下使机器拟合结果,从而学习规律。而聚类是无监督学习,就是指没有一个结果值的提供。聚类本身需要...
谱聚类是一些相当标准的聚类算法的重要变体。它是现代统计工具中的一个强大工具。谱聚类包括一个处理步骤,以帮助解决非线性问题,这样的问题可以用我们所喜欢的那些线性算法来解决。例如,流行的K-means。 内容 谱系聚类的动机 一个典型的谱聚类算法 编码实例 ...
谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂。在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结。01 ...