Elkan K-Means算法提出利用两边之和大于第三边、两边之差小于第三边的三角形特性来减少距离的计算。 Elkan K-Means迭代速度比传统K-Means算法迭代速度有较大提高,但如果我们的样本特征是稀疏的,或者有缺失值的话,此种方法便不再使用。 5.大样本优化Mini Batch K-Means算法 传统的K-Means算法中需要计算所有样本点...
K-Means算法,也被称为K-平均或K-均值算法,是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是聚焦于相似的无监督的算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。之所以被称为K-Means是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含...
1 K-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...
k-means(k-均值)属于聚类算法之一，笼统点说，它的过程是这样的，先设置参数k，通过欧式距离进行计算，从而将数据集分成k个簇。为了更好地理解这个算法，下面更加详细的介绍这个算法的思想。算法思想 我们先过一下几个基本概念：（1） K值：即要将数据分为几个簇；（2） 质心：可理解为均值，即向量各个维度取...
在K-Means算法中，簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好的K，找出K个最优的质心，并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去。具体过程可以总结如下：a.首先随机选取样本中的K个点作为聚类中心；b.分别算出样本中其他样本距离这K个聚类中心的距离，并把...
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 ...
一、算法介绍 1、故事引入 K-Means的算法思想可以通过以下这个故事快速了解: 有四个牧师去郊区布道,一开始牧师们随意选了几个布道点,并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民,于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课。 听课之后,大家觉得距离太远了,于是每个牧师统计了一下自己的课上所有的村民的地址,...
聚类分析之K-means算法 一.距离度量和相似度度量方法 1.距离度量 2.相似度 二.K-means算法原理 1.选取度量方法 2.定义损失函数 3.初始化质心 4.按照样本到质心的距离进行聚类 5.更新质心 6.继续迭代 or 收敛后停止 聚类分析是一类非常经典的无监督学习算法。聚类分析就是根据样本内部样本“子集”的之间的特征...
本文介绍了K均值聚类算法(K-Means Clustering Algorithm,以下简称K-Means)相关内容。 简介 K-Means算法是一种迭代求解的聚类分析算法。该算法原理为:先将数据分为K组,随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,将每一个对象分配给距离它最近的聚类中心, 聚类中心以及分配给它们...