这个函数实现了一个简单而有效的质心初始化过程,使得初始质心能够在数据空间中分散开来,从而避免了 k-means 算法对初始质心的选择过于敏感的问题。 通过一个简单的例子来说明 total *= random.random() 在 k-means++ 质心初始化中的作用。假设我们有一个二维数据集,其中包含以下五个数据点: P1(1, 1) P2(2, ...
K-Means++算法是基本算法的改进版,其区别就在于初始质心的选择。 该算法第一个质心是随机选择的,接下来的质心基于样本点与最近质心的距离,距离越大越可能被选为下一个质心,直到选择完k个质心。 该方法有效地解决了关于初始质心的选取问题,目前已经成为了一种硬聚类算法的标准。但是该方法无法解决离群点问题。 4....
质心点选择:kmeans++ [2](质心点选取不当,可能导致质心点消失) n_clusters: 学习曲线(k值选取不当,可能导致无法收敛到最小) 模型评估指标(轮廓系数)[3] 评价k-means指标 确定k值 TODO: 补充聚类指标评估 Kmeans优缺点 优点1. 算法复杂度低。2. 简单易懂3. 当簇为高斯分布,效果最好。 缺点1. 不同的k值...
K-means++算法: 起步 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...
从这个栗子中,我们可以提炼出KMeans的关键步骤: 给定k值; 随机选定k个初始聚集点; 根据样本点到聚集点路程最短的原则,划分出k个簇; 重新计算每个簇的中心(质心); 重复步骤3和4,知道簇中心不再变化为止; 输出k个聚类中心和类别划分。 根据提炼出来的步骤,我们可能要知道以下几个重点: ...
对于K-Means算法,首先要注意K值的选择和K个初始化质心的选择。 对于K值的选择:我们可以通过对数据的先验经验选择合适的K值,如果没有先验条件的话,还可以通过交叉验证选择合适的K值。 对于K个初始化质心:由于我们采用启发式迭代方法,K个初始化质心的位置选择对最后的聚类结果和运行时间都有较大的影响,最好选择的K个...
1.随机选择 选择初始质心,我们可以用最基本的随机方法,但是这种方法会导致一个局部最优解问题。即,将一个比较大的簇分裂,同时将两个较小的簇进行合并。 由于K-Means算法具有不稳定性,初始质心选择不同,结果也不同。所以解决局部最优的方法,其一可以多次运行算法,选择具有最小SSE值的那组作为最终解。这种方法通过...
K-Means采用的启发式方式很简单,用下面一组图就可以形象的描述: 上图a表达了初始的数据集,假设k=2。在图b中,我们随机选择了两个k类所对应的类别质心,即图中的红色质心和蓝色质心,然后分别求样本中所有点到这两个质心的距离,并标记每个样本的类别为和该样本距离最小的质心的类别,如图c所示,经过计算样本和红色...
由于K-Means算法具有不稳定性，初始质心选择不同，结果也不同。所以解决局部最优的方法，其一可以多次运行算法，选择具有最小SSE值的那组作为最终解。这种方法通过多次运行，通过尝试，来解决随机选择初始质心问题。 不过可以通过以下...
初始质心的选择对KMeans算法的结果有一定影响。可以通过设置init参数为’k-means++’来优化初始质心的选择。 算法的收敛性受max_iter和tol参数的影响。在实际应用中,需要根据数据规模和计算资源调整这些参数,以确保算法能够收敛到最优解。 在处理高维数据时,KMeans算法可能受到“维度灾难”的影响。此时,可以考虑使用降...