这部分已经超出本篇要讨论的K-Means算法的内容了,下面仅列出改进关键词的简述,不做更深入的讨论。 混合高斯 混合高斯(Gaussian Maixture Model,GMM)是一种生成式模型,通过GEM算法的E步和M步去估算模型参数,使得数据的联合概率达到最大值。K-Means和混合高斯模型非均质分布样本的聚类结果如下: K-Means结果 GMM结...
二分k-means算法:首先将整个数据集看成一个簇,然后进行一次k-means(k=2)算法将该簇一分为二,并计算每个簇的误差平方和,选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二,直至簇数达到用户指定的k为止,此时可以达到的全局最优。 3. 高斯混合模型(GMM) 3.1 GMM的思想 高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)也是...
一.K-means 1.算法流程 第一步:选定k个样本点作为初始聚类中心点 第二步:对每一个样本x计算其与k个聚类中心点的距离(欧式距离、余弦相似度等),并将每个样本划分到与其距离最近的聚类中心点所对应的类中 第三步:计算k个类中所有样本的均值(就是类的质心),并将每类的均值作为新的k个聚类中心 第四步:重复...
非Circle数据集模型结果: 整体来看,上述两个数据集KMeans的综合表现优于DBSACN模型,不过这个只是一个简单的实验说明,就是为了熟练一下这两种常用聚类模型的使用,记录学习一下。
89 Kmeans-tsne-topsis算法 模型算法汇总!可运行代码演示!实例分析!90+数学建模常用算法!, 视频播放量 13、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 1, 视频作者 Abayyang, 作者简介 建模等相关资料免费派发!有保研考研出国的论文、软著、专利、竞赛诉
客户K-Means聚类分析 接下来,运用K-Means聚类算法对处理好的数据进行聚类分析,以此来划分不同的客户群体。首先,我们设置聚类类别数目等参数,调用K-Means算法进行模型训练,代码如下: k=5# 调用k-means算法# 输入聚类类别数目,n\_jobs为并行数#n\_clusters就是K值,也是聚类值#init初始化方法,可以是kmeans++,随机...
最后总结一下K-means算法的优缺点: 优点: 可解释性比较强。 调参的参数仅为簇数k。 相对于高斯混合模型而言收敛速度快,因而常用于高斯混合模型的初始值选择。K-means 的时间复杂度为O(N⋅K⋅I)O(N⋅K⋅I),簇数KK和 迭代次数II通常远小于NN,所以可优化为O(N)O(N),效率较高。
K-Means算法的SAS实现 K-means算法可以用SAS的proc fastclus实现。主要涉及两个问题。首先是初始点的选择。如果指定replace=random,则系统随机选取maxcluster选项指定个数的完整观测作为凝聚点。如果分析员对研究情景比较了解,可以利用专业知识指定初始分类,那么可以在proc fastclus中设定seed=dataset选项,SAS会从dataset中读...
K-Means聚类算法主要分为三个步骤: (1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心 (2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离,将每个点聚类到离该点最近的聚类中去 (3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心,反复执行(2)、(3),直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求...
K-Means聚成两个类别 fit <- kmeans(dat 聚类中心 fit$centers usplot(data, fit 将数据使用kmean算法分成2个类别后可以看到每个类别之间分布呈不同的簇,交集较少 ,因此可以认为得到的聚类结果较好。 建立贝叶斯模型 naiveBayes(as.factor(clu 贝叶斯的模型精度 ...