k-median问题:在备选工厂集里面选定k个工厂,使得需求点到离它最近工厂的加权距离总和最小. 2 方法 近似方法分为两种:近似算法(Approximate Algorithms)和启发式算法(Heuristic Algorithms).近似算法通常有质量保证的解.然而启发式算法通常可找到在传统解决问题的经验中找到寻求一种面向问题的策略,之后用这种策略来在可行...
我们对数据集进行采样,在采样样本上运行了一个针对k-median 问题的局部搜索算法(不带平衡系数限制),并估计解在原数据集中的近似比。实验结果表明,均匀采样具有出色的数据摘要能力。此外,通过比较数据集的平衡系数(β)和计算得到的聚类的平衡系数(β'),我们发现在样本集上使用不带平衡系数限制的聚类算法通常可以计算出...
在目标求解的Update过程中,用簇内样本每个维度的中位数来当作聚簇中心在该维度的值(K-Means使用的是平均值),K-Medians的Median就是这个意思;在Assignment过程中,使用曼哈顿距离将每个样本划归为最近的聚簇。K-Medians可以很好地解决异常点问题,比如Figure 1所示,ABCD是一个簇内的四个点,D是异常点,现在执行Update ...
求解该算法的最优解是一个NP Hard的问题,所有我们没有办法获得最优解,当然,当k=1或d=1这种特殊情况下,是可以获得最优解,有兴趣的可以自行推导一下, 这里不在赘述,这里我们主要介绍Lloyd's method[1],该方法的核心算法如下: Input: A set of n datapointsx1,x2,…,xninRd Initializecentersc1,c2,…,ck...
median算法计算复杂度搜索局部问题 山东大学硕士学位论文 摘要 给定两个点集c和尸,分别表示等待服务的城市集合和提供服务 的设备集合,求出F的一个子集S用于为C提供服务,同时使得1Sl_<k 且C中城市与s中距离最近设备的距离之和最小,这就是经典的 k-median问题,他是NP—Hard类的组合优化问题。对于NP.Hard类的 问...
k-median与k-means的区别: 1、使用曼哈顿距离替换欧式距离; 2、使用中位数替换均值; k-modes k-means只适用于连续属性的数据集(数值型数据),而对于离散属性的数据集,计算簇的均值以及点之间的欧式距离就变得不合适了。k-modes作为k-means的一种扩展(变种),距离使用汉明距离,适用于离散属性的数据集。
离散选址类问题是指从给定集合中选择部分设施为一组客户提供服务,使得总服务成本最小.设施选址问题,即Facility Location(Uncapacitated Facility Location)问题,简称UFL问题,以及k中间点问题,简称k-median问题,是离散选址类问题中两个最具代表性的问题.前者定义了设施费用以及设施与客户之间的连接费用,要求选择部分设施与客...
最后 ,通过计 U 算机实验验证了k-median问题的反向贪心算法的实际计算效果。 关键词 kmedian,随机算法,反向贪心,近似性能比 中图法分类号 TP301 文献标识码 A RandomizedReverseGreedyAlgorithm fork-medianProblem WANG Shou-qiang (DepartmentofInformationEngineering,ShandongJiaotongUniversity,Jinan250023,China) ...
K-Medians的优势是使用中位数来计算中心点不受异常值的影响;缺点是计算中位数时需要对数据集中的数据进行排序,速度相对于K-Means较慢。 --- 肘部法则 如果问题中没有指定k的值,可以通过肘部法则这一技术来估计聚类数量。肘部法则会把不同k值的成本函数值画出来。随着kk值的增大,平均畸变程度会减小;每个类包含...
k-means 和 k-medoids 之间的差异就类似于一个数据样本的均值 (mean) 和中位数 (median) 之间的差异:前者的取值范围可以是连续空间中的任意值,而后者只能在给样本给定的那些点里面选。 一个最直接的理由就是 k-means 对数据的要求太高了,它使用欧氏距离描述数据点之间的差异 (dissimilarity) ,从而可以直接通过...