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...
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的k个质心。一般建议使用默认的'k-means++'。 5)algorithm:有“auto”, “full” or “elkan”三种选择。"full"就是我们传统的K-Means算法, “elkan”是(机器学习(25)之K-Means聚类算法详解)原理篇讲的elkan ...
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针对的是样本数量过多的情况,Kmeans++的方法则是针对迭代次数。我们通过某种方法降低收敛需要的迭代次数,从而达到快速收敛的目的。
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针对的是样本数量过多的情况,Kmeans++的方法则是针对迭代次数。我们通过某种方法降低收敛需要的迭代次数,从而达到快速收敛的目的。
k-means算法的优化目标是最小化簇内数据点与簇中心的平方欧氏距离的总和。 该算法的主要步骤包括选择聚类数k,初始化k个质心,计算每个数据点与质心之间的距离,将每个点分配给最近的质心所代表的簇,更新质心位置,重复上述步骤直到达到停止条件。 要优化k-means算法的目标,有以下几个方面的改进方法: 1.初始质心选择:...
Kmeans ++ 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 batc...
kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
知道K-means算法原理 知道聚类算法中的评估模型 说明K-means的优缺点 了解聚类中的算法优化方式 知道特征降维的实现过程 应用Kmeans实现聚类任务 一、聚类算法简介 1.1 认识聚类算法 使用不同的聚类准则,产生的聚类结果不同。 1.1.1 聚类算法在现实中的应用 ...