我们利用上周开发的并没有经过任何优化的代码,并且将生成的样本的数量增加到五万,从下面的这张图我们可以看出,朴素的Kmeans足足用了37.2秒才完成了计算。我们得到的聚类结果如下: 接着我们通过numpy下的random.choice,从中随机选择1000条样本,我们对比一下前后的耗时和结果。 我们再来看下两次聚类的中心,从图片上来看...
K-Means++算法就是对K-Means随机初始化质心的方法的优化。 K-Means++的对于初始化质心的优化策略也很简单,如下: a) 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心μ1 b) 对于数据集中的每一个点xi,计算它与已选择的聚类中心中最近聚类中心的距离D(xi)=argmin||xi−μr||^2……r=1,2,......
当然Kmeans++本身也具有随机性,并不一定每一次随机得到的起始点都能有这么好的效果,但是通过策略,我们可以保证即使出现最坏的情况也不会太坏。 在实际的场景当中,如果我们真的需要对大规模的数据应用Kmeans算法,我们往往会将多种优化策略结合在一起用,并且多次计算取平均,从而保证在比较短的时间内得到一个足够好的...
面对非凸的数据分布形状时我们可以引入核函数来优化,这时算法又称为核 K-means 算法,是核聚类方法的一种。核聚类方法的主要思想是通过一个非线性映射,将输入空间中的数据点映射到高位的特征空间中,并在新的特征空间中进行聚类。非线性映射增加了数据点线性可分的概率,从而在经典的聚类算法失效的情况下,通过引入核...
Canopy算法配合初始聚类实现流程 Canopy算法的优缺点 优点: 1.Kmeans对噪声抗干扰较弱,通过Canopy对比,将较小的NumPoint的Cluster直接去掉有利于抗干扰。 2.Canopy选择出来的每个Canopy的centerPoint作为K会更精确。 3.只是针对每个Canopy的内做Kmeans聚类,减少相似计算的数量。
Bi这里是的意思就是Binary,二进制的意思,所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢,就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代的过程中消失的问题。BiKmeans只是Kmeans其中一个优化方案,其实还是有很多优化的方案,这里BiKmeans容易讲解和理解,并...
新的聚类中心点的位置为：落在第j个子空间的所有顶点的的每个向量维度的平均值 。上述算法是最终收敛的...
摘要:基于K-means算法思想改进蚁群聚类算法聚类规则,提出一种新的K-means蚁群聚类算法,并通过实验验证其聚类效果;引入具有全局最优性的支持向量机SVM,取各类中心附近适当数据训练支持向量机,然后利用已获模型对整个数据集进行重新分类,进一步优化聚类结果,使聚类结果达到全局最优。UCI数据集实验结果表明,新的算法可以明显...
kmeans聚类优化方法 K均值(K-means)聚类是一种常用的无监督学习方法,用于将数据点分成不同的组或簇。在K均值聚类中,首先需要选择簇的数量K,然后算法会尝试将数据点分成K个簇,使得每个数据点都属于离它最近的簇。这一过程是通过最小化数据点与其所属簇中心之间的距离来实现的。 然而,K均值聚类也存在一些局限性...
k-means算法原理 K-means中心思想:事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类中,接着,重新计算每个类的质心(即为类中心),重复这样的过程,直到质心不再改变,最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类...