K-means++:通过改进初始质心选择策略,增加了质心选择的概率,使得初始质心更可能分布在数据集的不同区域,从而提高了聚类结果的质量和稳定性。 Mini-Batch K-means:适合处理大规模数据集,通过每次迭代仅使用一小部分数据点来加快计算速度。 K-medoids:使用数据点而非质心作为簇中心,减少了异常值对聚类结果的影响。
层次聚类方法的一个特别好的例子是当基础数据具有层次结构,并且你想要恢复层次时;其他聚类算法不能做到这一点。与 K-Means 和 GMM 的线性复杂度不同,层次聚类的这些优点是以较低的效率为代价的,因为它具有 O(n) 的时间复杂度。 图团体检测(Graph Community Detection) 当我们的数据可以被表示为一个网络或图(gra...
一、K-means聚类步骤: (1)选择k个初始聚类中心 (2)计算每个对象与这k个中心各自的距离,按照最小距离原则分配到最邻近聚类 (3)使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心 (4)重复步骤(2)和(3)直到聚类中心不再变化 (5)结束,得到k个聚类 二、评价聚类的指标: (1)inertias:是K-Means模型对象的属性,它作为...
典型的代表是K_means聚类算法。 K_means聚类算法: 1、给定一个样本集D={X1,X2,X3,...Xm}.K_means针对样本集聚类得到K个簇表示为C={C1,C2,C3...,Ck}(字母K代表分得K个类别,而C:表示每个类(簇)的分布情况) 2、评判准则: 最小平方误差来判定类内的相似度,E越小相似度越高,反之相似度越小。 其...
K-Means的过程非常简单:K-Means 反复执行「分配样本到最近中心」和「更新中心到样本均值」两步,直到质心位置基本不变或达到最大迭代次数。 步骤如下: 1、初始化质心 随机选择 k 个点作为初始聚类中心(或者用 k-means++ 方法优化选点)。 2、分配样本
3 . K-Means 无法处理的情况 :如下面的聚类 , 将不同形状的样本分开 , 需要识别出凹形的模式 , K-Means 无法完成该聚类操作 ; IV . 基于密度的聚类方法 1 . 基于密度的聚类方法 : ① 方法迭代原理 :相邻区域的密度 , 即 单位空间内 数据样本 点的个数 , 超过用户定义的某个阈值 , 那么该区域需要进...
K-means聚类算法是自下而上的聚类方法，其核心思想在于通过迭代优化，将数据划分为K个聚类，其中K为用户预先设定。**该算法简单且高效，但存在两个主要不足：首先，聚类结果可能受到初始中心选择的影响；其次，用户必须预先确定聚类的数量。**在某些情况下，我们可能并不清楚样本将如何聚类，此时K-means可能并非最佳...
K-means聚类方法的基本原理是:给定一组数据,将它们划分为K个簇,使得每个簇的内部距离最小,而簇之间的距离最大。K-means算法通过迭代的方式,不断地调整簇的中心,以最小化每个簇内部的距离,从而实现最优的划分。 : 2. K-means聚类方法的优缺点 K-means聚类方法具有计算简单、收敛快等优点,它可以将数据集划分...
k-means聚类数的确定是一个重要且困难的问题。以下是一些常用的方法：1.观察数据的可视化效果。通过绘制数据的散点图等可视化方法，尝试找到最佳的聚类数。如果聚类数太少，可能会使得聚类结果信息不够丰富;如果聚类数太多，则可能造成噪声点也被分到簇中。具体使用的方法可以是肘部法则、轮廓系数法等。2.手肘法则（...