也就是当前聚类的均值就是当前方向的最优解(最小值),这与kmeans的每一次迭代过程一样。所以,这样保证SSE每一次迭代时,都会减小,最终使SSE收敛。 由于SSE是一个非凸函数(non-convex function),所以SSE不能保证找到全局最优解,只能确保局部最优解。但是可以重复执行几次kmeans,选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。
整个K-Means算法是基于EM算法的,EM的全称是Expectation-Maximization Algorithm,就好像名字里描述的那样,它有两步:E步和M步,一步求期望,一步求极大。 用中心点给样本点标注类别是E步(Expectation),将中心点移动到新标的样本点的中心是M步(Maximization)。EM算法的应用远远不止步于K-Means,在高斯混合模型(Gaussian ...
当k值逐渐变大的时候loss function 会逐渐变小的;在交叉验证中loss function会随着k值的增加先变小后变大,在监督学习中可以评估一个学习率,学习率的从大变小再变大,这个时候k值就很容易选择; 但在无监督学习中,没有特别好的一个评估方法,只能去看k值的变化如何影响loss function,k值变大损失函数变小,它并没有...
常采用该距离的平方之和作为“紧密”程度的度量标准,因此,使每个样本点到本簇中心的距离的平方和尽量小是k-means算法的优化目标。每个样本点到本簇中心的距离的平方和也称为误差平方和(Sum of Squared Error, SSE)。 从机器学习算法的实施过程来说,这类优化目标一般统称为损失函数(loss function)或代价函数(cost ...
在K-means中K是超参数,需要人工设定。面对一个新的数据集,目前没有一个准确的方法,帮助找出一个正确的K。直觉上,K设的越大,loss(Objective Function值)越小。当K与数据集大小相等时,loss达到最小值0,即每个数据点为一个类别。为了防止K过大,可以加入一些关于K的惩罚项。另一种确定K的方法是:选择当loss不在...
分类的目标是寻找某些参数使得代价函数(cost/loss function)函数最小; 而聚类的目标是使聚类的簇内相速度高,且簇外相似度低(可以理解为每个簇簇内更聚合,簇与簇间距最大) 那么评估模型的有两种方法: ① 外部指标: 将聚类结果与某个“参考模型”进行比较 ...
self.loss = None def fit(self, data): """ 进行k-means算法迭代,划分簇 :param Y: Y是对应X正确的种类 :param iterators: 算法迭代次数 :param data: 数据集(X, Y) X是测试点, :param k:最终要划分出簇的个数 :param calculate_method:计算距离使用的公式 默认为计算两点间的欧式距离,可以通过传递...
灰度值的矩阵,所以,图像的数据格式决定了在图像分割方向上,使用K-means聚类算法是十分容易也十分具体的。 2.1 Code 导入必要的包 importnumpyasnpimportrandom 损失函数 defloss_function(present_center,pre_center):''' 损失函数,计算上一次与当前聚类中的差异(像素差的平方和) ...
本文是用kmeans方法来分析单层网络的性能,主要是用在CIFAR-10图像识别数据库上。关于单层网络的性能可以参考前面的博文:Deep learning:二十(无监督特征学习中关于单层网络的分析)。当然了,本文依旧是参考论文An Analysis of Single-Layer Networks in Unsupervised Feature Learning,Adam Coates, Honglak Lee, and Andrew...
2.3 YOLO入门教程(新):YOLOv2(3)-基于kmeans聚类方法的先验框、正样本制作与损失函数 我们正在根据基于此专栏出的书籍《YOLO目标检测》重新修改本章节……但考虑到个人精力(好的写作无异于一场马拉松),恐怕很长一段时间都无心顾及此事,且笔者还要考虑到对书籍销量的影响,因此,倘若读者对本专栏内容还算认可,不妨...