与K-means算法相比,DBSCAN算法有两大特点,一是不需要预先设定簇数K的值,二是DBSCAN算法同时适用于凸集和非凸集,而K-means只适用于凸集,在非凸集上可能无法收敛。对于DBSCAN算法适用于稠密的数据或者是非凸集的数据,此时DBSCAB算法的效果要比K-means算法好很多。因此若数据不是稠密的,我们一般不用DBSCAN算法。 DBSCAN...
K-means算法K值的确定 k-means算法是机器学习中常用的聚类算法，原理简单实现容易，内存占用量也比较小。
实际中,随机指定可能效果不好。那我们还有两个办法:(1)选择彼此距离尽可能远的K个点;(2)先对数据用层次聚类算法或其它一些聚类算法聚类,得到K个簇之后,从每个类簇中选择一个点,该点可以是该类簇的中心点,或者是距离类簇中心点最近的那个点。 关于距离计算。点是由几个数来描述的(比如身高、体重来代表一个人...
该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 基于密度这点有什么好处呢,我们知道Kmeans聚类算法只能处理球形的簇 ,也就是一个聚成实心的团(这是因为算法本身计算平均距离的局限)。但往往现实中还会有各种形状,这个时候,那些传统的聚类算...
1. Kmeans聚类算法简介 由于具有出色的速度和良好的可扩展性,Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。Kmeans算法是一个重复移动类中心点的过程,把类的中心点,也称重心(centroids),移动到其包含成员的平均位置,然后重新划分其内部成员。k是算法计算出的超参数,表示类的数量;Kmeans可以自动分配样本到不同的类,但...
K-means算法通常可以应用于维数、数值都很小且连续的数据集,比如:从随机分布的事物集合中将相同事物进行分组。 1.文档分类器 根据标签、主题和文档内容将文档分为多个不同的类别。这是一个非常标准且经典的K-means算法分类问题。首先,需要对文档进行初始化处理,将每个文档都用矢量来表示,并使用术语频率来识别常用术...
是一种常用的聚类算法,用于将具有相似特征的数据点分组。它是一种无监督学习方法,可以应用于各种领域,如数据挖掘、图像处理、自然语言处理等。 Kmeans聚类非数值列的基本原理是通过计算数据点之间的距离...
在原始的K-means算法中,每一次的划分所有的样本都要参与运算,如果数据量非常大的话,这个时间是非常高的,因此有了一种分批处理的改进算法。 使用Mini Batch(分批处理)的方法对数据点之间的距离进行计算。 Mini Batch的好处: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自类型进行计算。n 由...
版本1:利用sklearn的kmeans算法,CPU上跑 好处 快速调用机器学习库,sklearn 适合进行码本训练和简单分类任务 劣势 问题当数据量大时,迭代速度较慢 参考链接:here import module_kmeans dir_in = r"/home/work/codebook_train_data/" # module_kmeans.sf_kmeans(dir_in) ...