Elkan K-Means算法提出利用两边之和大于第三边、两边之差小于第三边的三角形特性来减少距离的计算。 Elkan K-Means迭代速度比传统K-Means算法迭代速度有较大提高,但如果我们的样本特征是稀疏的,或者有缺失值的话,此种方法便不再使用。 5.大样本优化Mini Batch K-Means算法 传统的K-Means算法中需要计算所有样本点...
基础聚类算法:K-means算法 一、算法简介: 俗话说:“物以类聚,人以群分”,聚类算法不同于分类算法,对于一个 分类器 ,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子,理想情况下,一个分类器 会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做监督学习,...
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: 2.2Elkan 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...
kmeans优化算法：二分Kmeans聚类算法 算法的理解 Bi这里是的意思就是Binary，二进制的意思，所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢，就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代的过程中消失的问题。BiKmeans只是Kmeans其中一个优化方案，其实还是有...
明白了轮盘算法之后,整个Kmeans++的思路已经是一览无余了。也就是说我们把抽取类簇中心类比成了轮盘抽奖,我们利用轮盘抽取K个样本来作为初始的类簇中心。从而尽可能地减少迭代次数,逼近最终的结果。 那么,这样的方法究竟有没有效果呢? 同样,我们通过实验来证明,首先我们来写出代码。我们需要一个辅助函数用来计算某个...
kmeans中k个初始化的质心的位置选择对最后的聚类结果和运行时间都有很大的影响,因此需要选择合适的k个质心。如果仅仅是完全随机的选择,有可能导致算法收敛很慢。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: ...
当所选的分层变量既是分类变量又是连续变量时,为了使它们具有同质性,应该对连续变量进行分类(例如使用聚类的K-means算法)。反之,如果分层变量都是连续类型的,则可以利用 "连续 "方法直接执行优化步骤。也可以执行两种优化,比较结果并选择更方便的方法。 在使用遗传算法进行优化之前,最好在使用k-means算法的基础上...
1 k-means算法步骤 k-means算法是根据参数k将n个数据集划分为k-means(k聚类),最终使各个聚类的数据点到聚类中心的距离的平方和达到最小的方法。 k-means算法的具体步骤如下:(1)任意选k个点作为初始聚类的中心或者均值;(2)计算其他数据点到聚类中心的距离;(3)按最近距离原则将数据点分配到最近的中心;(4)利...