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第一个聚类中心 c1; ...
🔍K-means聚类算法是数据挖掘和机器学习中的经典算法,但仍有改进空间。以下是几种改进策略:1️⃣ 迭代过程优化:使用KD树索引数据,实时更新质心,减少每轮更新标签的繁琐过程。2️⃣ 初始化策略改进:选择初始质心时,考虑数据分布和收敛速度,如尽量远离的质心选择策略。3️⃣ 动态调整K值:根据数据分布动态确...
基于核函数的 K - Means（Kernel K - Means）：通过将数据映射到高维空间，使得在原始空间中非球形分布的数据在高维空间中变得近似球形分布。常用的核函数有高斯核函数等。在高维空间中使用 K - Means 算法进行聚类，然后将结果映射回原始空间。谱聚类（Spectral Clustering）：它基于图论和矩阵运算，对数据的相似性...
max_k + 1): kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) labels = kmeans.fit_predict(data) score = silhouette_score(data, labels) silhouette_scores.append(score) plt.plot(range(2, max_k + 1), silhouette_scores, marker=...
K-Means的主要缺点有: 1)K值的选取不好把握(改进:可以通过在一开始给定一个适合的数值给k,通过一次K-means算法得到一次聚类中心。对于得到的聚类中心,根据得到的k个聚类的距离情况,合并距离最近的类,因此聚类中心数减小,当将其用于下次聚类时,相应的聚类数目也减小了,最终得到合适数目的聚类数。可以通过一个评判值...
本文选自《MATLAB数据挖掘用改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析高校学生的期末考试成绩数据》。 点击标题查阅往期内容 R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集...
K-means算法的其他改进算法如下: 1. k-modes算法:实现对离散数据的快速聚类,保留了k-means算法的效率同时将k-means的应用范围扩大到离散数据。 2. k-Prototype算法:可以对离散与数值属性两种混合的数据进行聚类,在k-prototype中定义了一个对数值与离散属性都计算的相异性度量标准。 大家接触的第一个聚类方法,十有...
Density CanopyK-means 这是一篇基于密度对canopy算法进行改进的文章,可以自适应选择中心点和聚类数目,因为没有任何随机数,所有效果稳定。 对于样本x_i,定义每个样本点的密度如下 \rho_i = \sum_{i=1}^Nsign(mean - d_{i,j} ) 这里的mean是指集合内所有样本的距离均值,而\rho_i的含义是距离x_i小于平均...
相似性度量的改进 在前面确定了k值以及k个初始聚类中心后,只要再确定相似性度量即可得到聚类结果。然而传统的K-means聚类采用欧氏距离作为相似性度量,这种方法没有很好地考虑到其实每个数据样本对聚类结果的影响可能是不同的,一律采用欧氏距离进行相似性衡量对聚类结果会产生较大影响。那么,我们如果根据数据样本的重要性对...