三种主要的数据聚类算法是K-means(k均值)、层次聚类(Hierarchical Clustering)和DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)。虽然K-means和层次聚类是基于分区和树的方法,但DBSCAN是基于密度的方法。在这些聚类算法之间的选择通常取决于数据集的特征以及对聚类过程的期望结果。 接下来就三种聚类...
K-means:这是最常见的聚类算法之一,用于将数据分成预定义数量的簇。 层次聚类:通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类,可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。 DBSCAN:一种基于密度的聚类算法,能够识别任意形状的簇,同时对噪声和离群点具有较好的鲁棒性。 谱聚类:使用数据的相似性矩阵来进行聚类,特别适用...
kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
DBSCAN 原理 密度定义 算法步骤 优缺点 层次聚类 原理 步骤 距离计算方法 优缺点 K-Means 原理 K-Means是一种基于划分的聚类算法,旨在将数据集划分为k个簇(k为超参数,需要事先指定),使得每个簇内的数据点尽可能接近。算法通过迭代优化以下目标函数来实现聚类:min∑1k∑x∈cidistance(x,μi),其中,ci表示第i个...
经典k-means算法有以下几个特点: 需要提前确定 值 对初始质心点敏感 对异常数据敏感 层次聚类 根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的,层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇,然后合并这些原子簇为越来越大的簇,直到所有对象都在一个簇中...
层次聚类方法的一个特别好的例子是当基础数据具有层次结构,并且你想要恢复层次时;其他聚类算法不能做到这一点。与 K-Means 和 GMM 的线性复杂度不同,层次聚类的这些优点是以较低的效率为代价的,因为它具有 O(n) 的时间复杂度。 图团体检测(Graph Community Detection)...
太简单了!计算机博士4小时就教会了我【kmeans/DBSCAN/层次】三大聚类算法!(人工智能/机器学习/聚类)共计26条视频,包括:1-KMEANS算法概述、2-KMEANS工作流程、3-KMEANS迭代可视化展示等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
KMeans算法简单高效,但对初始簇心和异常值敏感。 DBSCAN密度聚类 DBSCAN是一种基于密度的聚类方法,它根据对象的密度和距离来划分簇。DBSCAN能够发现任意形状的簇,且对噪声和异常值有一定的鲁棒性。 层次聚类 层次聚类是一种通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树的聚类方法。层次聚类可以分...
市面上的汽车种类繁多,令很多消费者难以选择,根据每种汽车的参数,利用聚类算法(本案例基于K-Means聚类、DBSCAN聚类以及层次聚类三种方法)进行聚类,识别出相似的汽车。本案例使用的数据集来源于卡内基梅隆大学维护的StatLib库。汽车款式数据集中共有392个汽车样本, 8个特征,每个字段的说明如下: ...
4.4Kmeans聚类 4.5DBSCAN密度聚类 4.6层次聚类 4.7总结 文末福利 源代码 1.KMeans聚类算法 kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。