一种可行的办法是选择SSE最大的簇,然后对其继续进行K均值算法。同时为了保证簇的数目不变,可以将簇与簇进行合并。 合并的方法:质心之间距离最近的合并;合并两个簇然后计算总的SSE,合并可以使SSE最小的簇。 5、二分 K均值算法 为了克服K均值算法收敛于局部最小的问题,有人提出了一个二分K均值的算法。回来继续...
K-means算法是一种常用的聚类算法,其伪代码可以按照以下步骤详细表达: 初始化: 从数据集中随机选择K个点作为初始质心(Centroids)。 plaintext Initialize K centroids randomly from the dataset 分配数据点到最近的质心: 对于数据集中的每个数据点,计算其到K个质心的距离,并将其分配给距离最近的质心,形成K个簇...
Kmean算法: 一、原理简介 二、流程 2.1 Kmeans算法的流程: 1. 随机确定k个初始点作为作为k个簇的质心,即均值向量初始化; 2. 对数据集中的每个点,计算到每个簇质心的距离,将每个点分配到距其最近的质心,并将…
k-means算法属于无监督学习,没有已知的标签 k均值是发现给定数据集的K个簇的算法。 每个簇通过其质心来描述。 k均值算法的工作流程如下, 首先,给定随机的K个初始质心,然后将数据集中的每个点分配到一个簇中,过程是为每个点寻找最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇; 然后为每个簇更新质心,质心为所有点的...
3.2 GMM与K-Means相比 高斯混合模型与K均值算法的相同点是: 它们都是可用于聚类的算法; 都需要指定K值; 都是使用EM算法来求解; 都往往只能收敛于局部最优。 而它相比于K 均值算法的优点是,可以给出一个样本属于某类的概率是多少;不仅仅可以用于聚类,还可以用于概率密度的估计;并且可以用于生成新的样本点。
2. k-means(k均值)算法 2.1 算法过程 K-均值是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成 n 个组,其方法为: 首先选择?个随机的点,称为聚类中心(cluster centroids); ...
k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是: formula1.png 式中,μc(i)表示第i个聚类的均值。我们希望代价函数最小,直观的来说,各类内的样本越相似,其与该类均值间的误差平方越小,对所有类所得到的误差平方求和,即可验证分为k类时,各聚类是否是最优的。
一:Kmeans算法基本思想: k-means算法是一种很常见的聚类算法,它的基本思想是:通过迭代寻找k个聚类的一种划分方案,使得用这k个聚类的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。 k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是: 式中,μc(i)表示第i个聚类的均值。我们希望代价函数最小,直观的来说...
伪代码如下: 具体k-means算法的执行过程可以参加下图: k-means算法的问题:K-means算法是将簇中左右点的均值做为新的质心,但是当有异常值是,质心可能就会离大多数点比较远。比如1,2,3,4,100五个样本,均值是22,这样类别中心就离样本较远,这时选取中位数做为质心是更好的选择,这就是k-Mediods(k-中值)聚类算...
K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. 簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心(centroid), 即簇中所有点的中心来描述.