k-means++ (对初始值选择改进) ISODATA(对k值选择改进) Mini Batch Kmeans 核函数 与KNN区别 与EM联系 手撕代码 Reference 不定期更新广告/推荐/实用stuff,锻炼梳理/总结/反思能力... 该篇梳理了KMeans在面试中/平时自我梳理中,可能遇到的大大小小的问题和细节,欢迎评论一起讨论,共同进步。 大体流程描述一下 随...
针对K-means的缺点,目前也有很多改进模型,主要包括如下两种: 2.3.1 K-means ++ k-means++主要是在初始选取K个簇心上做出了改进。 假设已经选取了n个初始聚类中心,则在选择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好的概率被选择为第n+1类聚类的中心。聚类中心当然是互相隔离的越远越好,之后的算...
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,在将所有的数据依据这些中心点进行分类,从而达到和KMeans一样的效果,同时有大大的减少了中间的计算量. 应用的范围: 在面对巨大的数据量时,可以考虑使用这种思路....
由上述Demo可知,对于KMean算法来说有三个比较重要的因素要考虑,分别如下所述; K-means算法思考 K值的选择: k 值对最终结果的影响至关重要,而它却必须要预先给定。给定合适的 k 值,需要先验知识,凭空估计很困难,或者可能导致效果很差。 异常点的存在:K-means算法在迭代的过程中使用所有点的均值作为新的质点(中...
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...
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...
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...
初始中心点的选择最简单的做法是随机从样本中选K个作为中心点,但由于中心点的选择会影响KMeans的聚类效果,因此我们可以采取以下三种方式优化中心点的选取: 1.多次选取中心点进行多次试验,并用损失函数来评估效果,选择最优的一组; 2.选取距离尽量远的K个样本点作为中心点:随机选取第一个样本C1作为第一个中心点,遍...
分类问题属于监督学习的范畴,而聚类问题属于非监督学习。K均值聚类,即K-means算法是最基础和最常用的聚类算法。它的基本思想是通过迭代方式寻找K个簇的一种划分方案,使得聚类结果对应的代价函数最小。特别地,代价函数可以定义为各个样本距离所属簇中心的误差平方和。
k-means是面试常考算法,其算法原理简单,且参数很少,也是业界的常用算法。 但是其缺点也很明显,例如其对离群点较敏感、容易产生局部最优(多次随机来解决)、需要提前确定k值、聚类结果依赖初始位置选择等。 在接下来的文章中,会继续为大家介绍其他的常用聚类算法,例如层次聚类、密度聚类(dbscan),敬请期待吧～ ...