4.易于解释:K-means产生的聚类结果比较容易解释,因为每个簇都有一个中心,可以通过分析中心的特征来解释簇的特性。 5.可扩展性:K-means算法可以扩展以用于大规模数据集,比如使用MiniBatch K-means的变体。 2、缺点 1.需要指定簇的数量:K-means算法需要事先知道要形成的簇的数量(K值),而这通常是通过先验知识或多...
2. 改进的KMeans算法; KMeans算法存在很多很多的改进版, 比如有优化最开始的K个特征数据选取的,还有如何减少计算量的,这里就介绍一下最后一种变种. 2.1 Mini Batch K-Means; Mini Batch K-Means思想核心: 在求解稳定的聚类中心时,每次随机抽取一批数据,然后进行Kmean计算,然后直至中心点稳定之后,在将所有的数据...
重复2和3直到k个聚类中心被选出来利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法 ### kmeans++聚类方法---选取初始聚类中心importmathimportnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsimportrandom#计算两点之间的距离#这里point1和point2传入的是列表defeuler_distance(point1,point2):distance=0.0fora,binzip(point1,poi...
ISODATA算法:它是在k-均值算法的基础上,增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作,确定最终的聚类结果。从而不用人为指定k值。 五、Kmeans的缺陷 5.1 初始化中心点的问题 kmeans是采用随机初始化中心点,而不同初始化的中心点对于算法结果的影响比较大。所以,针对这点更新出了Kmeans++算法,其初始化的思路是:...
k-means聚类算法步骤实质是EM算法的模型优化过程,具体步骤如下: 1)随机选择k个样本作为初始簇类的均值向量; 2)将每个样本数据集划分离它距离最近的簇; 3)根据每个样本所属的簇,更新簇类的均值向量; 4)重复(2)(3)步,当达到设置的迭代次数或簇类的均值向量不再改变时,模...
定义:KMeans算法需要预先设定簇的数量(K值),但实际应用中这个数量往往是未知的。 例子:一个餐厅可能希望根据顾客的菜品选择、消费金额和就餐时间来进行聚类,但事先很难确定应该分成几个集群。错误的K值选择可能导致不准确或无意义的聚类结果。 对初始点敏感 ...
K-means算法,也被称为K-平均或K-均值,是一种广泛使用的聚类算法,或者成为其他聚类算法的基础。 假定输入样本为S=x1, x2, ..., xm,则算法步骤为: 选择初始的k个类别中心,u1, u2, ..., uk。 对于每个样本的xi,将其中标记为距离类别中心最近的类别,即: 将每个类别...
K-means生成具有统一大小的聚类(每个聚类具有大致相同的观察量),即使数据可能以不同的方式运行,并且它对异常值和噪声数据非常敏感。此外,它假设每个聚类中的数据点被建模为位于该聚类质心周围的球体内(球形限制),但是当违反此条件(或任何先前的条件)时,算法可以以非直观...