K-means 也从随机选择的聚类中心开始,所以它可能在不同的算法中产生不同的聚类结果。因此,结果可能不可重复并缺乏一致性。其他聚类方法更加一致。 K-Medians 是与 K-Means 有关的另一个聚类算法,除了不是用均值而是用组的中值向量来重新计算组中心。这种方法对异常值不敏感(因为使用中值),但对于较大的数据集要...
百度百科对k-means的定义为:k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。听起来好像...
百度百科对k-means的定义为:k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。听起来好像...
举个例子说明,如果我们现在有一个聚类集合S=\{x_1,x_2,x_3\},和离群点x_o,假设选中x_o的概率为1/3, 选中x_1, x_2, x_3的概率分别为 2/9,这样看,即使x_o的概率很大,但是它只有1个,而x_1, x_2, x_3即使每个概率不大,但是我们只要随便选中其中一个都是可以的(这是因为它们都在一个聚类...
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聚类的优点是简单、快速,特别适合处理大数据集。但也有一些缺点,比如需要提前设定群的数量K,对初始质心的选择比较敏感。不过,通过一些改进方法,比如K-medians聚类(基于中位数而非均值)和模糊聚类等,可以一定程度上缓解这些问题。 📈 总的来说,聚类算法在数据分析、图像处理、机器学习等领域都有广泛的...
2)K-Means对噪声和离群值非常敏感,所以有了K-Medoids和K-Medians。 3)K-Means只用于numerical类型数据,不适用于categorical类型数据,所以有了K-Modes。 4)K-Means不能解决非凸(non-convex)数据,所以有了kernel K-Means。 5)K-Means主要发现圆形或者球形簇,不能识别非球形的簇。
假设我们对同一数据集使用了两次k-means聚类,每次选取的起始点不一样,想知道最后得到的聚类结果哪个更优,就可以计算和比较SSE,结果小的效果好。 下面让我们开始编程吧! importmath importrandom """ K-means算法 """ defgetMedian(alist): """计算中位数""" ...
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...
2)k-means对噪声和离群值非常敏感,所以有了k-medoids和k-medians; 3)k-means只用于numerical类型数据,不适用于categorical类型数据,所以k-modes; 4)k-means不能解决非凸(non-convex)数据,所以有了kernel k-means。 5)k-means主要发现圆形或者球形簇,不能识别非球形的簇。