对初始值敏感:K-means算法对初始聚类中心的选择非常敏感,不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。这意味着算法的稳定性较差,容易陷入局部最优解。 对异常值和噪声敏感:由于K-means算法是基于距离进行聚类的,因此当数据集中存在异常值或噪声时,可能会导致聚类效果变差。 K-means算法的改进方法: 使用K-means++初始化...
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; ...
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...
🔍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...
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...
k-means++ 是 k-means 算法的一种改进版本，旨在通过一种更巧妙的初始中心点选择方法来提高算法的稳定性和收敛速度。k-means++ 的核心思想是在选择初始中心点时，让新的中心点尽可能远离已选择的中心点，从而减少随机初始化带来的不稳定性。k-means++ 初始化步骤：随机选择一个数据点作为第一个中心点。对于每一...
可以说这也符合我们的直觉:聚类中心当然是互相离得越远越好。这个改进虽然直观简单,但是却非常得有效。 经典K-means算法: 值得一提的是关于聚类中心数目(K值)的选取,的确存在一种可行的方法,叫做Elbow Method: 通过绘制K-means代价函数与聚类数目K的关系图,选取直线拐点处的K值作为最佳的聚类中心数目。
k-means算法是数据挖掘十大经典算法之一,已出现了很多的改进或改良算法。例如 1、对k的选择可以先用一些算法,分析数据的分布,如重心和密度等,然后选择合适的k。 2、有人提出了二分k均值(bisecting k-means)算法,它对初始的k个质心的选择就不太敏感。
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。