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...
K-means++是一种高效的聚类算法,广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。其核心思想是通过迭代优化,将相似的数据点划分为不同的簇。该算法通过迭代优化过程,可以有效地将相似的数据点划分为不同的簇,从而实现数据的自动分类和聚类。 机器学习 算法流程图 聚类算法 人工智能 K-means算法 ...
重新得到了4个类别的“新”中心后,我们需要判断“k-means”算法是否要继续执行下去。 判断条件: ① 得到这4个“新”中心的前后,所有的数据对象所属的类别没有变化过,则“k-means”算法结束。 ② 得到这4个“新”中心的前后,有任何一个数据对象所属的类别变化了,则“k-means”算法继续执行(注:这两句话可能...
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...
在kmeans.h中,首先定义一个类,class KMeans,由于本算法实现需要对外部数据进行读取和存储,一次定义了一个容器Vector,其中数据类型为结构体st_point,包含三维点坐标以及一个char型的所属类的ID。其次为函数的声明。 图4.1 程序基本机构与对应函数 在kmeans.cpp中具体给出了不同功能的公有函数,如图_1中所示,函数...
基于GPU的K-Means算法的主要流程图如图3所示。 图3 基于GPU的K-Means算法流程图 如图3所示,在任务职责分配方面,主机部分主要负责随机产生初始的K个簇的中心,对数据对象分配的结果进行预处理以及判断聚类过程是否已经收敛;而设备部分则主要负责数据独立的密集型计算过程。在数据存储方面,所有的数据对象以及簇中心的数据...
K-means算法运行流程图 相关模板 使用模版 论文框架研究思路流程图会员免费 使用模版 PEST分析模型图免费 使用模版 加工外包流程图会员免费 使用模版 基金决策流程图免费 使用模版 软装流程图免费 使用模版 配送中心组织结构图项目管理免费 使用模版 组织结构图模板简约清晰完整会员免费 使用模版 项目管理流程图免费 使用模...
k均值聚类(k-means clustering)算法思想起源于1957年Hugo Steinhaus[1],1967年由J.MacQueen在[2]第一次使用的,标准算法是由Stuart Lloyd在1957年第一次实现的,并在1982年发布[3]。简单讲,k-means clustering是一个根据数据的特征将数据分类为k组的算法。k是一个正整数。分组是根据原始数据与聚类中心(cluster ...
一、十大经典算法 1、K-means K均值(无监督算法,聚类算法,随机算法) 2、KNN(K Nearest Neighbor) K近邻(有监督算法,分类算法) 3、逻辑回归(分类算法) 4、决策树(有监督算法,概率算法) 5、随机森林(集成算法中最简单的,模型融合算法) 6、朴素贝叶斯 ...
几乎每个算法都有其缺点，这个算法也不例外，优点是原理简单，实现容易，缺点如下：（1）不规则点的聚类结果会有所偏差，如下图，比如我们想分成4个簇，俩眼睛一嘴巴以及外轮廓，但效果总是难以达到。（2）k值难以确定。比如下面这样的图，应该把它从中间分割得到两块呢还是分成左中右三块呢，难以确定。想要第一...