Elkan K-Means算法提出利用两边之和大于第三边、两边之差小于第三边的三角形特性来减少距离的计算。 Elkan K-Means迭代速度比传统K-Means算法迭代速度有较大提高,但如果我们的样本特征是稀疏的,或者有缺失值的话,此种方法便不再使用。 5.大样本优化Mini Batch K-Means算法 传统的K-Means算法中需要计算所有样本点...
【聚类算法】K-均值聚类(K-Means)算法 在数据挖掘中,聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。 一、K-均值聚类(K-Means)概述 1、聚类: “类”指的是具有相似性的...
簇内误差平方和(SSE)是衡量聚类效果的一个重要指标,计算方法是将簇内每个点到其质心的距离平方求和。优化目标是最小化 SSE,从而提高簇的紧密性。 4.2 不同距离度量方法的比较 K-Means常用欧氏距离作为距离度量,但在不同的应用场景中,可以考虑曼哈顿距离、余弦相似度等其他度量方法,以更好地适应数据特性。 5. K-...
通常当样本量大于1万做聚类时,就需要考虑选用Mini Batch K-Means算法。 Mini Batch KMeans使用了Mini Batch(分批处理)的方法对数据点之间的距离进行计算。 Mini Batch计算过程中不必使用所有的数据样本,而是从不同类别的样本中抽取一部分样本来代表各种类型进行计算。 由于计算样本量少,所以会相应的减少运行时间,但另...
一、 基于划分的聚类方法 1 . 基于划分的聚类方法 :又叫基于分区的聚类方法, 或基于距离的聚类方法; ① 概念 :给定数据集有n nn个样本 , 在满足样本间距离的前提下 , 最少将其分成k kk个聚类 ; ② 参数k kk说明 :表示聚类分组的个数 , 该值需要在聚类算法开始执行前 , 需要指定好 , ...
K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以 欧式距离 作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用 误差平方...
k-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法,主要用于将数据集划分为k个不同的簇(cluster)。该算法基于距离度量来确定样本之间的相似性,其中每个样本被划分到距离最近的簇。它的主要应用场景包括图像分割、文本分类、市场细分等。 2.2 算法步骤: k-means聚类算法具有以下几个步骤: 1. 初始化: 选择k个随机点作为初...
本文我们介绍了K-means聚类算法,它是一种无监督学习方法,其基本思想是通过计算样本点之间的距离,将距离近的样本归为一类。 尽管K-means算法简单易实现、计算效率高且结果具有很好的可解释性,但它也存在一些缺点,如需要预设聚类数目、对初始值敏感等。因此,在使用K-means算法时,需要根据具体的应用场景和数据特性,适当...
k-means的实质是每次都把质心移动到群内所有点的‘means’上,不是建立在距离这个基础上,而是建立在最小化方差和的基础上,方差恰好是欧几里得距离平方,如果采用其他距离但依然去最小化方差和,会导致整个算法无法收敛,所以k-means使用欧几里得方法。 二、k-means算法原理 ...
k-means聚类方法的原理如下:首先,根据设定的簇的数目k,随机选择k个数据点作为初始簇中心。然后,对于其他所有的数据点,将其与这k个初始簇中心进行距离计算,并将其归类到与之最近的簇中心所属的簇。接下来,对于每个簇,计算其所有数据点的均值,将该均值作为新的簇中心。然后,重复以上步骤,直到达到某个停止条件,例如...