K-means优化算法(K-means Optimizer, KO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),灵感来源于使用K-means算法建立聚类区域的质心向量。不同于以往的动物园算法,该算法原理新颖,在优化算法中巧妙引入聚类算法,值得一试!该成果由Hoang-Le Minh于2022年9月发表在SCI一区顶刊《Knowledge-Baesd Systems》上! 谷歌学术...
此时更新Cλi=Cλi∪xi4):对于j=1,2,...,k,对Cj中所有的样本点重新计算新的质心μj=1|Cj|∑x∈Cjx5):循环2−4步,如果所有的k个质心向量都没有发生变化,则输出簇划分C=C1,C2,...Ck 3. 算法优化 3.1 kmeans++ kmeans中k个初始化的质心的位置选择对最后的聚类结果和运行时间都有很大的影响,因...
CNACS-Kmeans方法具有较好的解释性,且其可以同时对k值与初始聚类中心的选取进行优化,故不失为一种非常不错的K-means优化算法。在该算法中,我们需要根据聚类中心的基本数学特征分别构建指标\rho_i和\delta _i,并据此绘制出数据集的决策图,随后利用统计学中残差分析的方法从决策图中自动获取类簇中心,最后将得到的类...
K-means算法以其简单性和有效性,在各个领域得到了广泛的应用。例如,在电商领域,可以通过K-means算法对用户的购买行为进行聚类分析,从而发现不同的用户群体及其特征;在图像处理领域,K-means算法可以用于图像分割,将图像中的像素划分为不同的类别;在生物信息学领域,K-means算法可以用于基因表达数据的聚类分析,从而发现...
K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体,本文从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。
k-means算法的k值自适应优化算法:首先给定一个较大的k值,进行一次k-means算法得到k个簇中心,然后计算每两个簇中心之间的距离,合并簇中心距离最近的两个簇,并将k值减1,迭代上述过程,直至簇类结果(整个数据集的误差平方和)不变或者变化小于某个阈值或者达到指定迭代次数为止。
1 k-means算法小结 优点: 1.原理简单(靠近中心点),实现容易 2.聚类效果中上(依赖K的选择) 3.空间复杂度o(N),时间复杂度o(IKN) N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 缺点: 1.对离群点、噪声敏感(中心点易偏移) 2.很难发现大小差别很大的簇及进行增量计算 3.
1⃣️核心调用代码kmeans.fit(image_sample), result = kmeans.predict(image_v),即采用随机抽取的小样本进行fit,然后用训练的模型去预测整个数据✅ 2⃣️Mini Batch K-Means算法是K-Means算法的一种优化变种,采用小规模的数据子集(在训练算法的时候随机抽取的数据子集)减少计算时间,同时试图优化目标函数...
针对上述存在的问题,本文提出优化算法:采用两步聚类算法根据AIC准则自动选定最优聚类情况,利用相关系数法得到与待测点最相似的子库,最后采用K邻近法与子库匹配得到定位结果。 1 K-means指纹定位 K-means指纹定位是在原指纹定位算法的基础上,先对指纹库进行聚类分析,再通过匹配算法估计待测点位置的一种算法。即离线...
摘要:基于K-means算法思想改进蚁群聚类算法聚类规则,提出一种新的K-means蚁群聚类算法,并通过实验验证其聚类效果;引入具有全局最优性的支持向量机SVM,取各类中心附近适当数据训练支持向量机,然后利用已获模型对整个数据集进行重新分类,进一步优化聚类结果,使聚类结果达到全局最优。UCI数据集实验结果表明,新的算法可以明显...