我们先来看一下 K-means 算法的步骤:先随机选择初始节点,然后计算每个样本所属类别,然后通过类别再跟新初始化节点。这个过程有没有想到之前介绍的 EM 算法 。 我们需要知道的是 K-means 聚类的迭代算法实际上是 EM 算法。EM 算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题。在 K-means 中...
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均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。 比如将下图中数据分为3簇,不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。 算法原理 随机...
K-Means的主要局限性包括对初始质心选择敏感、对噪声和异常值较为敏感、只能处理球形簇等。针对这些问题,可以采取诸如数据预处理、使用 K-Means++ 初始化等策略来改善算法性能。 8. K-Means算法的变体与改进 8.1 K-Means++算法介绍 K-Means++ 是对传统 K-Means 算法的一项重要改进,通过一种特定的概率方法来选择...
1. 聚类介绍 K-means 是一种在给定分组个数后,能够对数据进行自动归类,即聚类的算法。计算过程请看图中这个例子。 第1 步:随机在图中取 K 个种子点,图中 K=2,即图中的实心小圆点。 第2 步:求图中所有点到这 K 个种子点的距离,假如一个点离种子点 X 最近,那么这个点属于 X 点群。在图中,可以看到...
聚类(cluster)算法在机器学习中有若干种,本文讲的是K-means聚类算法,也叫K均值聚类算法。K是指将数据信息观察的对象聚成几类,means是指平均距离(在2.5.3中具体介绍)。 二、算法原理 为了易于理解,本文采用二维特征空间作为演示 1、何为特征 指观察某些事物或现象,能够被区分、记录和保存的信息(数据),例如:人的...
K-Means是一种最大期望算法,这类算法会在“期望”和“最大化”两个阶段不断迭代。比如K-Means的期望阶段是将各个点分配到它们所“期望”的分类中,然后在最大化阶段重新计算中心点的位置。再继续讨论K-Means算法之前,我想先介绍一下登山式算法。 假设我们想要登上一座山的顶峰,可以通过以下步骤实现: ...
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...