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...
缺点 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...
其具体流程定义如图3-1,流程图如3-2。 图3-1 k-means算法流程 图3-2 k-means算法流程图 4. Sklearn代码解读之k-means聚类算法 为了更好的理解k-means算法的核心原理,下面将对sklearn库中k-means算法的定义及实现进行解读,k-means属于聚类算法,因此在scikit-learn-main\sklearn\cluster目录下的_kmeans.py...
算法流程图 性能测评 参考文献 完整代码 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...
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...
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...
K-means算法的基本思想是将数据集分割成k个簇,每个簇有一个质心。算法的目标是使得每个簇内的数据点到其质心的总距离最小化。在图像压缩中,每个像素点代表一个数据点,算法会将这些像素点聚类为k个颜色(质心)。 算法原理流程图 +---+|初始化k个质心|+---+|v+---+|分配每个点到最近的质心|+---+|v+...
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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 ...
图1 K-means算法流程图 (注:下图迭代5次仅为示例,具体迭代次数依数据点与中心点随机生成的不同而不同) 图2 初始化(包括选择需要进行分类的样本量) 编辑图3 生成数据并在图中绘制 图4 为第一类随机设定其初始中心点 图5 为第二类随机设定其初始中心点 ...