CH(K)的计算公式如下: CH(K)=\frac{T-B/(k-1)}{B/(n-k)} K是K值,即分成几类的取值; T是总的平方和,所有点到整个数据集中心的距离平方和; B是每个类与整个数据集中心的距平方和*每类内样本点数,再求总和; n是数据集中的样本点总数。 因为CH系数越大,代表聚类效果越好,那么就需要:多尝试几个...
这里使用简单的坐标的平均值,使用其他算法也可以(例如以下三个公式) a)Minkowski Distance公式——λ可以随意取值,可以是负数,也可以是正数,或是无穷大。 b)Euclidean Distance公式——也就是第一个公式λ=2的情况 c)CityBlock Distance公式——也就是第一个公式λ=1的情况 采用坐标平均值算法的结果如图: 4)重复...
在K-Means中，在一个固定的簇数K条件下，最小化总体平方和来求解最佳质心，并基于质心的存在去进行聚类。两个过程十分相似，并且整体距离平方和的最小值其实可以使用梯度下降来求解。大家可以发现， Inertia是基于欧几里得距离的计算公式得来的。实际上，也可以使用其他距离，每个距离都有自己对应的Inertia。在过去的经...
在 k-means 算法中，最常用的距离度量是欧氏距离。欧氏距离可以衡量两个数据点之间的相似程度，计算公式如下：其他距离度量方式有，曼哈顿距离 (Manhattan Distance)，切比雪夫距离 (Chebyshev Distance)，闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)等 更多细节，见往期微*公号文章：再见！！！KNN 3.2 损失函数（目标函数）k...
当q=3时,距离公式为切比雪夫公式: d∞(x,y)=max1≤k≤p|xk−yk| 一般情况下,使用聚类对样本进行分类都选用欧式距离作为样本相似度的度量准则,相似度越高的样本欧式距离越小,这种以距离为度量准则的聚类算法需要对样本的各特征值进行去量纲,防止在某个特征上值太大而导致其它特征值的差异被忽视。常见的去量...
k-means公式 k-means公式是一种聚类分析方法，它通过将数据集中的对象分配到若干个簇中来达到目的。k-means公式的基本思想是：以随机选取的k个样本点为中心，将所有样本点依据距离这k个中心点的距离进行划分，形成k个簇，然后重新计算每个簇的中心点（也就是均值），再根据新的中心点重新划分每个样本点，如此反复...
4),要获取最优解,也就是目标函数需要尽可能的小,对J函数求偏导数,可以得到 簇中心点a更新的公式为: 中止条件:即k-means算法收敛条件,包括迭代次数、簇中心变化率、MSE、MAE等 K-means算法是初值敏感的,选择不同的初始值可能导致不同的簇划分规则。因此,K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法...
F值指的计算公式如下公式所示: (2) 纯度(Purity)Purity方法是极为简单的一种聚类评价方法,它表示正确聚类的文档数占总文档数的比例。公式如下: 其中,参数m表示整个聚类划分涉及的成员个数;聚类i的纯度定义为Pi;K表示聚类的类簇数目。举个示例,假设聚类成3堆,其中x表示一类数据集,o表示一类数据集,◇表示一类数据...
3.k-means的公式化解释: 我们上边所说的原理其实就是两个公式的重复循环 4.如果样本量巨大的话,可以考虑使用mini-batch k-means算法 5.k-means算法可能会振荡 采用迭代的方法,多做几次,每次结果可能都不一样,具体哪个效果好,可能需要人为去判断.