kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
K-Means算法是无监督聚类算法,它有很多变体。包括初始化优化K-Means++,距离计算优化elkan K-Means算法和大样本优化Mini Batch K-Means算法。 1. K-Means原理 K-Means算法思想:按照样本之间距离大小,将样本划分为K个簇。让簇内点尽量连在一起,簇间的距离尽量的大。 (KNN算法思想:如果一个样本在特征空间中的k...
k-means收敛局部极值的原因很可能是初始化簇类中心的距离很接近,而且算法的收敛时间也加长了,为了避免这一情况,多次运行k-means聚类算法,每次运行初始化不同的簇类中心。 另一种解决k-means收敛局部极值的方法是k++聚类算法,k-means++通过让簇间中心互相远离的方案来初始化簇类...
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μ1μ1 b) 对于数据集中的每一个点xixi,计算它与已选择的聚类中心中最近聚类中心的距离D(x)=argmin∑r=1kselected||xi−μr||22...
1 K-Means算法引入 基于相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。 图1 二维空间聚类的例子 [1] 上个世纪50/60年代,K-Means聚类算法分别在几个不同的科学研究领域被独立...
1. K-Means的工作原理 作为聚类算法的典型代表，K-Means可以说是最简单的聚类算法，那它的聚类工作原理是什么呢？在K-Means算法中，簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好的K，找出K个最优的质心，并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去。具体过程可以...
- K-means算法简单易实现,计算效率高。 - 对大规模数据集有较好的可扩展性。 - 聚类结果具有较好的可解释性。 2. 缺点: - 对初始聚类中心点的选择敏感,可能会得到不同的聚类结果。 - 对噪声和异常点较为敏感,可能会影响聚类结果的准确性。 - 需要提前确定聚类的数量K,如果选择不当可能会影响聚类结果。 四...
kmeans算法原理和步骤 K-means是一种常用的聚类方法,它将数据划分为K个相似的簇,其中每个簇的中心为该簇内所有数据点的均值。以下是K-means的基本原理和步骤: 原理: K-means基于一个简单的想法:相似的数据点应该在空间中彼此靠近,并且可以通过计算每个点到各个簇中心的距离来找到这些点的簇标签。