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...
K-Means++算法就是对K-Means随机初始化质心的方法的优化。K-Means++的对于初始化质心的优化策略如下: 2.2Elkan K-means 传统的K-Means算法中,每轮迭代时都要计算所有的样本点到所有的质心的距离。elkan K-Means利用了两边之和大于等于第三边、两边之差小于第三边的三角形性质,来减少距离的计算。 利用上边的两...
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...
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,从而发现具有相似表达模式的基因群。 三、K-means算法的优化 虽然K-means...
K-Means++算法就是对K-Means随机初始化质心的方法的优化。 K-Means++的对于初始化质心的优化策略也很简单,如下: 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心μ1μ1. 对于数据集中的每一个点xixi,计算它与已选择的聚类中心中最近聚类中心的距离. D(xi)=argmin|xi−μr|2r=1,2,...kselect...
当然Kmeans++本身也具有随机性,并不一定每一次随机得到的起始点都能有这么好的效果,但是通过策略,我们可以保证即使出现最坏的情况也不会太坏。 在实际的场景当中,如果我们真的需要对大规模的数据应用Kmeans算法,我们往往会将多种优化策略结合在一起用,并且多次计算取平均,从而保证在比较短的时间内得到一个足够好的...
k-means算法的优化目标是最小化簇内数据点与簇中心的平方欧氏距离的总和。 该算法的主要步骤包括选择聚类数k,初始化k个质心,计算每个数据点与质心之间的距离,将每个点分配给最近的质心所代表的簇,更新质心位置,重复上述步骤直到达到停止条件。 要优化k-means算法的目标,有以下几个方面的改进方法: 1.初始质心选择:...
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...
视频加载失败,可以 刷新 试试 00:00/00:00 评论 还没有人评论过,快来抢首评 发布 【视频讲解】深度神经网络优化K-Means聚类原理介绍 tecdat拓端 发布于:浙江省 2024.12.22 18:32 +1 首赞 收藏 【视频讲解】深度神经网络优化K-Means聚类原理介绍 推荐视频 已经到底了 热门视频 已经到底了 ...
在数据挖掘和机器学习中,K-means是一种广泛使用的聚类算法,它通过迭代方式将数据点划分为K个簇,使得每个点与其所属簇的质心距离之和最小。然而,面对海量数据时,传统的串行K-means算法显得力不从心,计算效率低下。为此,并行化K-means成为了一个重要的研究方向。 并行化K-means的基本原理 并行化K-means的核心思想...