K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
【机器学习】Kmeans聚类算法 一、聚类简介 Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。 聚类算法可以大致分为传...
顾名思义,Mini Batch,就是用样本集中的一部分做传统的 K-Means,代价就是聚类的精度有一些降低。 在Mini Batch K-Means ,选择合适的 batch size 来做 K-Means 聚类。一般通过无放回的随机采样得到。 为了增加算法的准确性,一般会多跑几次 Mini Batch K-Means 算法,用不同的随机采样集来得到聚类簇,选择其中...
K-Means聚类算法步骤实质是EM算法(最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm, EM))的模型优化过程,具体步骤如下: (1)随机选择k个样本作为初始簇类的均值向量; (2)将每个样本数据集划分离它距离最近的簇; (3)根据每个样本所属的簇,更新簇类的均值向量; ...
二、k-means聚类分析算法 相关概念: K值:要得到的簇的个数 质心:每个簇的均值向量,即向量各维取平均即可 距离量度:常用欧几里得距离和余弦相似度(先标准化) 算法流程: 1、首先确定一个k值,即我们希望将数据集经过聚类得到k个集合。 2、从数据集中随机选择k个数据点作为质心。
K-Means算法是一种无监督算法,不用标注分组信息即可完成模型的训练,K-Means算法思路清晰、使用简单,是一种高效聚类算法,其核心思想是利用距离函数,将属性相似的样本数据尽量聚集成一个集合,称每个集合为一个簇,同时要让不同簇之间的差异尽量的大。 一、K-Means算法介绍及实现 ...
K-means聚类算法 一、K-means聚类算法简介 K-means算法是典型的基于距离的聚类算法,即对各个样本集采用距离作为相似性的评价指标,若两个样本集的距离越近,其相似度就越大。按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起,且让簇间的距离尽量的大。最后把得到紧凑且独立的簇作为...
k-means聚类算法步骤实质是EM算法的模型优化过程,具体步骤如下: 1)随机选择k个样本作为初始簇类的均值向量; 2)将每个样本数据集划分离它距离最近的簇; 3)根据每个样本所属的簇,更新簇类的均值向量; 4)重复(2)(3)步,当达到设置的迭代次数或簇类的均值向量不再改变时,模...
1K-Means算法引入 基于相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。 图1 二维空间聚类的例子 [1] 上个世纪50/60年代,K-Means聚类算法分别在几个不同的科学研究领域被独立地...