一种常见的优化方法是采用最大距离法,如:首先选取数据集中距离最大的两个点作为初始聚类中心,将剩余数据对象依据到聚类中心点距离的远近分配到相应的簇中,并更新聚类中心,然后继续寻找与聚类中心距离最远的点作为下一个中心点…… 与此类似地还有K-Means++,它是传统K-Means的改良版,同样是基于最大距离,这里结合...
K-means算法(K均值聚类算法)是一种动态聚类方法,由James MacQueen于1976年提出,但算法本身思想就已经由Stuart Lloyd于1957年给出。它是一种得到最广泛使用的基于划分的聚类算法,把n个对象分为k个簇(cluster),以使簇内具有较高的相似度,相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行[17]。它与处理混合正态分布...
给定一个合适的类簇指标,比如平均半径或直径,当k小于真实聚类数时,由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度,故SSE的下降幅度会很大,而当k到达真实聚类数时,再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小,所以SSE的下降幅度会骤减,然后随着k值的继续增大而趋于平缓,也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对...
K-means算法(K均值聚类算法)是一种动态聚类方法,由James MacQueen于1976年提出,但算法本身思想就已经由Stuart Lloyd于1957年给出。它是一种得到最广泛使用的基于划分的聚类算法,把n个对象分为k个簇(cluster),以使簇内具有较高的相似度,相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行[17]。它与处理混合正态分布...
K-means方法是预先给定一系列N维向量,和一个聚类数目的变量k,然后将这些向量聚为k类。其基本步骤[19]是 (1)任意选择k个对象作为初始的簇中心; (2)repeat (3) 根据与每个中心的距离,将每个对象赋给“最近”的簇; (4) 重新计算每个簇的平均值;