由于K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取而有所区别,因此有提出这种算法的改进:K-means++。 算法步骤 其实这个算法也只是对初始点的选择有改进而已,其他步骤都一样。初始质心选取的基本思路就是,初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 算法描述如下: 步骤一:随机选取一个样本作为第一个聚类中心 c1; ...
K-means算法的其他改进算法如下: 1. k-modes 算法:实现对离散数据的快速聚类,保留了k-means算法的效率同时将k-means的应用范围扩大到离散数据。 2. k-Prototype算法:可以对离散与数值属性两种混合的数据进行聚类,在k-prototype中定义了一个对数值与离散属性都计算的相异性度量标准。 大家接触的第一个聚类方法,十...
四、对 K-means 算法的改进 K-means++ 算法对 K 个初始聚类中心的选取做了改进,各个聚类中心之间的距离越远越好。 (1) 随机选取一个聚类中心 (2) 计算每个样本到所有已知聚类中心的最短距离 D(x) (3) 计算每个样本被选为下一个聚类中心的概率 D2(x)Σx∈XD2(x) (4) 确定每个样本被选为下一个聚...
K-Means++算法实际就是修改了K-Means算法的第一步操作之所以进行这样的优化,是为了让随机选取的中心点不再只是趋于局部最优解,而是让其尽可能的趋于全局最优解。要注意“尽可能”的三个字,即使是正常的K-Means++算法也无法保证百分百全局最优,在说取值原理之后我们就能知道为什么了思路就是我们要尽可能的保证各个...
一、概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和Kernel K-means)进行详细介绍,并利用数据集来真实地反映这四种算法之间的区别。 首先需要明确的是上述四种算法都属于"硬聚类”算法,即数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中
Bisecting k-means：通过递归地将数据集分成两部分来进行聚类，适用于层次聚类。Fuzzy k-means：允许一个数据点属于多个簇，通过模糊隶属度来表示，适用于模糊聚类。Kernel k-means：通过使用核函数将数据映射到高维空间进行聚类，适用于非线性数据。这些改进算法在不同的应用场景中具有各自的优势，可以根据具体需求选择...
🔍K-means聚类算法是数据挖掘和机器学习中的经典算法,但仍有改进空间。以下是几种改进策略:1️⃣ 迭代过程优化:使用KD树索引数据,实时更新质心,减少每轮更新标签的繁琐过程。2️⃣ 初始化策略改进:选择初始质心时,考虑数据分布和收敛速度,如尽量远离的质心选择策略。3...
为了解决K-Means算法中初始化敏感的问题,研究者提出了K-Means++算法。K-Means++算法在初始化聚类中心时进行了改进,以选择更优的初始中心。具体步骤如下:1️⃣ 随机选择一个样本点作为第一个初始化的聚类中心。 2️⃣ 计算每个样本点与已选择的聚类中心之间的距离,并选择距离最大的样本作为新的聚类中心。
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法,它通过将数据点划分为K个不同的簇,从而发现数据中的潜在结构。本文将详细解析K-means算法的优缺点,并探讨一些实用的改进方法。
摘要:K-means算法是最常用的一种基于划分的聚类算法,但该算法需要事先指定K值、随机选择初始聚类中心等的缺陷,从而影响了K-means聚类结果的稳定性。针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进,利用提出的新算法确定初始聚类中心,然后进行聚类,得出最终的聚类结果。实验证明,该改进算法比随机选择初始聚...