K_MeansII 算法是为了解决K-means++算法缺点而产生的一种算法。 主要思路是改变每次遍历时候的取样规则,并非按照K-means++算法每次只获取一个样本,而是每次获取K个样本,重复该取样操作O(logn)次,然后再将这些抽样出来的样本聚类出K个点,最后使用这K个点作为K-means算法的初始聚簇中心点。实践证明:一般5次重复采样...
所以 k-means II 改变取样策略,并非按照 k-means++ 那样每次遍历只取样一个样本,而是每次遍历取样 k 个,重复该取样过程log(n )次,则得到klog(n)个样本点组成的集合,然后从这些点中选取 k 个。当然一般也不需要log(n)次取样,5 次即可。 3.5 ISODATA ISODATA 的全称是迭代自组织数据分析法。它解决了 K 的...
初始化中心点根据initializationMode的值来判断,如果initializationMode等于KMeans.RANDOM,那么随机初始化kk个中心点,否则使用k-means II初始化kk个中心点。 val centers=initialModel match{caseSome(kMeansCenters)=>{Array(kMeansCenters.clusterCenters.map(s=>newVectorWithNorm(s)))}caseNone=>{if(initializationMo...
但是这个算法的缺点在于,难以并行化。所以 k-means II 改变取样策略,并非按照 k-means++ 那样每次遍历只取样一个样本,而是每次遍历取样 k 个,重复该取样过程 次,则得到 个样本点组成的集合,然后从这些点中选取 k 个。当然一般也不需要 次取样,5 次即可。 3.5 ISODATA ISODATA 的全称是迭代自组织数据分析法。...
所以 k-means II 改变取样策略,并非按照 k-means++ 那样每次遍历只取样一个样本,而是每次遍历取样 k 个,重复该取样过程 次,则得到 个样本点组成的集合,然后从这些点中选取 k 个。当然一般也不需要 次取样,5 次即可。3.5 ISODATAISODATA 的全称是迭代自组织数据分析法。它解决了 K 的值需要预先人为的确定这...
2)K-MeansII 的方法,对于 k 值确定后,该方法在每次循环中选取多个点作为准质心(将来有可能会成为质心的点),循环 n 次之后,会选取足够多的准质心。准质心的数量要远大于 k ,而且在每次循环中选取的准质心数量一般也会非常多, 例如每次选 1000 个,这样循环的次数要比k小很多,计算效率就会高很多。最后对所有...
1529(机器学习复习资料1)23-Apr 12_SVM's II - 3 26:06 1530(机器学习复习资料1)24-Apr 19_Active Learning - 1 24:54 1531(机器学习复习资料1)24-Apr 19_Active Learning - 2 24:58 1532(机器学习复习资料1)24-Apr 19_Active Learning - 3 25:14 1533(机器学习复习资料1)25-Apr 21_ML in Com...
(1)K是簇的数量,返回的数量可以少于K,例如再样本个数小于K时 (2)最大迭代次数 (3)指定初始化方式:随机初始化 或者 通过KmeansII指定 (4)runs--spark2之后弃用 (5)初始化步长 (6)epsilon确定我们认为k-means已收敛的距离阈值 (7)initialModel是用于初始化的可设置的簇中心,如果已设置,就只执行一次...
pipeline(ii) 最终输出聚类结果。上一节谈到过,聚类出来的anchor宽、高是[0,1]区间内的值,因此这里需要乘上输入图像大小(等于特征图尺寸乘上对应的步长)完成转换。 pipeline(iii) K-Means++初始化 了解了算法整个pipeline,现在我们来对每个核心部分进行剖析。先来看看如何完成质心的初始化,在这里,就是如何初始化an...
回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机等十五大机器学习算法一口气学完! 105 -- 0:24 App 学会你就是最靓的仔啦 68 -- 0:15 App 教大家清理一下c盘哦,收藏一下吧 261 -- 0:12 App 学会这个电脑自动关机小技巧,再也不用下一大堆软件了 3175 22 1:51:10 App ...