传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度/层次等方法。 深度聚类方法主要是根据表征学习后的特征+传统聚类算法。 二、kmeans聚类原理 kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小
K-means是一种启发式的聚类算法,通过迭代的方式来求解,在初次迭代时,随机选择两个样本点作为聚类的中心点,这样的中心点也叫做质心centroids,然后不断循环重复如下两个过程 1. cluster assignment,计算样本与聚类中心点的距离,选择距离近的中心点作为该样本的分类 2. move centroid, 移动聚类中心点,样本分类完毕之后,...
在99%的情况下，是对没有真实标签的数据进行探索，也就是对不知道真正答案的数据进行聚类。这样的聚类，是完全依赖于评价簇内的稠密程度（簇内差异小）和簇间的离散程度（簇外差异大）来评估聚类的效果。其中轮廓系数是最常用的聚类算法的评价指标。它是对每个样本来定义的，它能够同时衡量：a）样本与其自身所在的...
k-means收敛局部极值的原因很可能是初始化簇类中心的距离很接近,而且算法的收敛时间也加长了,为了避免这一情况,多次运行k-means聚类算法,每次运行初始化不同的簇类中心。 另一种解决k-means收敛局部极值的方法是k++聚类算法,k-means++通过让簇间中心互相远离的方案来初始化簇类...
K-means聚类是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 K-means聚类的基本思想是,在指定聚类个数K的情况下,从数据集中随机化选取K个个案作为起始的聚类中心点,计算其他个案所代表的点与初始聚类中心点的欧式距离,将个案分到距离聚类中心最近的那个类,所...
1.Kmeans算法的原理 kmeans算法又名k均值算法。其算法思想大致为:先从样本集中随机选取 k 个样本作为簇中心,并计算所有样本与这 k 个“簇中心”的距离,对于每一个样本,将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中,对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。所以kmeans算法的主要三点: 1. 聚类个数 k 的...
K-均值(K-means)聚类算法 聚类分析(cluster analysis)试图将相似对象归入同一簇,将不相似对象归到不同簇。 K-Means:K-均值聚类也称为快速聚类法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据。 K-中心点:K-均值算法对孤立点的敏感性,K-中心点算法不采用簇中对象的平...
1)原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2)聚类效果较优。 3)算法的可解释度比较强。 4)主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 缺点: 1)K值的选取不好把握 2)对于不是凸的数据集比较难收敛 3)如果各隐含类别的数据不平衡,比如各隐含类别的数据量严重失衡,或者各隐含类别的方差不同,则聚类效果不佳。
Kmeans聚类算法通过迭代将数据划分为K个簇,每个簇的中心由该簇内所有点的均值确定,步骤包括初始化中心点、分配数据点到最近中心、更新中心点,直至中心点不再变化或达到迭代次数。 Kmeans聚类的基本原理分为以下步骤: 1. **初始化**:选择K个初始聚类中心(可随机选取或指定)。 2. **分配数据点**:计算每个数据...