非线性映射增加了数据点线性可分的概率,从而在经典的聚类算法失效的情况下,通过引入核函数可以达到更为准确的聚类结果。 5.3 特征类型 kmeans是面向数值型的特征,对于类别特征需要进行onehot或其他编码方法。此外还有 K-Modes 、K-Prototypes 算法可以用于混合类型数据的聚类,对于数值特征簇类中心我们取得是各特征均值,...
K-modes是数据挖掘中针对分类属性型数据进行聚类采用的方法,其算法思想比较简单,时间复杂度也比K-means、K-medoids低,大致思想如下: 假设有N个样本,共有M个属性,均为离散的,对于聚类数目标K: step1:随机确定k个聚类中心C1,C2...Ck,Ci是长度为M的向量,Ci=[C1i,C2i,...,CMi] ...
K-modes聚类算法是一种基于类别型数据的聚类算法。与K-means不同,K-modes使用模式来作为距离度量。它可以在有大量分类变量的数据集上进行聚类,而K-means不能处理这种情况。 K-modes算法主要由两个步骤组成:1)初始化:随机选取K个聚类中心;2)迭代更新:对于每个样本点遍历所有聚类中心,计算其与聚类中心的模式距离,将...
K-modes算法步骤与K-means类似,只是将原本K-means使用的欧式距离替换成差异度。3、K-prototype聚类 (1)算法原理 K-prototype是处理混合属性聚类的典型算法。继承Kmean算法和Kmode算法的思想。度量具有混合属性的方法是,数值型属性采用K-means方法得到P1,分类型属性采用K-modes方法P2,那么D=P1+a*P2,a是权重。如...
k-modes聚类算法 为什么要用k-modes算法# k-means算法是一种简单且实用的聚类算法,但是传统的k-means算法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。
Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。 聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法: ...
K-modes聚类算法MATLAB K-modes算法主要用于分类数据,如 国籍,性别等特征。 距离使用汉明距离,即有多少对应特征不同则距离为几。 中心点计算为,选择众数作为中心点。 主要功能: 随机初始化聚类中心,计算聚类。 选择每次聚类次数,选择最佳聚类初始化。 kmodes.m代码...
kmeans是面向数值型的特征,对于类别特征需要进行onehot或其他编码方法。此外还有 K-Modes 、K-Prototypes 算法可以用于混合类型数据的聚类,对于数值特征簇类中心我们取得是各特征均值,而类别型特征中心取得是众数,计算距离采用海明距离,一致为0否则为1。 5.4 特征的权重 ...
K均值算法的变种: K众数(k-modes)算法,针对分类属性的度量和更新质心的问题而改进。 EM(期望最大化)算法 k-prototype算法 这种算法不适合处理离散型属性,但是对于连续型具有较好的聚类效果。 k均值算法用途: 图像分割; 衡量足球队的水平; 下面给出代码: ...