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如下: 2.2 Elkan K-means 传统的K-Means算法中,每轮迭代时都要计算所有的样本点到所有的质心的距离。elkan K-Means利用了两边之和大于等于第三边、两边之差小于第三边的三角形性质,来减少距离的计算。 利用上边的两...
当然Kmeans++本身也具有随机性,并不一定每一次随机得到的起始点都能有这么好的效果,但是通过策略,我们可以保证即使出现最坏的情况也不会太坏。 在实际的场景当中,如果我们真的需要对大规模的数据应用Kmeans算法,我们往往会将多种优化策略结合在一起用,并且多次计算取平均,从而保证在比较短的时间内得到一个足够好的...
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如下: 1):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μ12):对于数据集中的每一个点xi,计算它与已选择的聚类中心中最近聚类中心的距离D(xi)=argmin||xi−μj||22(j=1...
下面我们来总结一下 K-means 算法的具体步骤: 选定K 个中心μk 的初值。这个过程通常是针对具体的问题有一些启发式的选取方法,或者大多数情况下采用随机选取的办法。因为前面说过 k-means 并不能保证全局最优,而是否能收敛到全局最优解其实和初值的选取有很大的关系,所以有时候我们会多次选取初值跑 k-means ,并...
3)n_init:用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法,因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果,默认是10,一般不需要改。如果你的k值较大,则可以适当增大这个值。 4)init:即初始值选择的方式,可以为完全随机选择'random',优化过的'k-means++'或者自己指定初始化...
经过阶段1的聚类后,每个聚类簇内的需求点需求量总和均小于车辆载重,可以分别安排一辆车配送,即通过改进K-Means算法将CVRP转为MTSP。再使用蚁群算法(或其他经典启发式算法) 对每一个聚类簇分别优化配送路径。 2.算法代码 整个算法共包含6个文件,在这里我们只展示其中部分代码,需要完整代码的小伙伴可以在优化算法 | ...
如果说mini batch是一种通用的方法,并且看起来有些儿戏的话,那么下面要介绍的方法则要硬核许多。这个方法直接在Kmeans算法本身上做优化因此被称为Kmeans++。 前文当中我们已经说过了,想要优化Kmeans算法的效率问题,大概有两个入手点。一个是样本数量太大,另一个是迭代次数过多。刚才我们介绍的mini batch针对的是样...
6. 重复3，4步骤，直到满足下面任何一个条件：所有顶点不在k个聚类之间移动 迭代次数超过上限 算法 htt...
1.1. 算法步骤 1.2. 复杂度 2. 优缺点 3. 算法调优 & 改进 3.1. 数据预处理 3.2. 合理选择 K 值 3.3. 采用核函数 3.4. K-Means++ 3.5. KMeans代码 3.6. ISODATA 4. 收敛证明 K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K...