在R中进行K-modes聚类的包为klaR,用其中的kmodes(data,modes=k)进行聚类,其中modes为指定的类数目k,具体示例如下: 代码语言:javascript 复制 >library(klaR)>>data1<-matrix(sample(1:3,size=1000,replace=T),nrow=100)>data2<-matrix(sample(4:6,size=1000,replace=T),nrow=100)>data<-rbind(data1,...
K-modes聚类算法是一种基于类别型数据的聚类算法。与K-means不同,K-modes使用模式来作为距离度量。它可以在有大量分类变量的数据集上进行聚类,而K-means不能处理这种情况。 K-modes算法主要由两个步骤组成:1)初始化:随机选取K个聚类中心;2)迭代更新:对于每个样本点遍历所有聚类中心,计算其与聚类中心的模式距离,将...
k均值聚类选择的中心点依据是求均值,所以当考虑用 mode 替代 mean 的时候,Kmeans 就变成了 Kmodes。 对于连续变量,我们两者都能使用。 对于都是分类变量的数据集,我们能直接使用的聚类方法,就只有 Kmodes了。因为此时,无法计算 mean,但是依然可以计算 mode。 importnumpyasnpfromkmodes.kmodesimportKModes# 创建...
一种改进的K-Modes聚类算法 K-Modes聚类算法是一种针对离散属性数据的聚类算法,适用于处理含有大量离散属性的数据集。虽然K-Modes算法在处理离散数据方面有很好的性能,但它仍存在一些局限性,如对于具有高维度属性的数据集效果较差,需要改进的地方还较多。 1. 相似度度量:对于离散属性的数据,可以使用Jaccard距离或余弦...
k-modes聚类算法 为什么要用k-modes算法# k-means算法是一种简单且实用的聚类算法,但是传统的k-means算法只适用于连续属性的数据集(数值型数据),而对于离散属性的数据集,计算簇的均值以及点之间的欧式距离就变得不合适了。k-modes作为k-means的一种扩展(变种),距离使用汉明距离,适用于离散属性的数据集。
K-modes是数据挖掘中针对分类属性型数据进行聚类采用的方法,其算法思想比较简单,时间复杂度也比K-means、K-medoids低,大致思想如下: 假设有N个样本,共有M个属性,均为离散的,对于聚类数目标K: step1:随机确定k个聚类中心C1,C2...Ck,Ci是长度为M的向量,Ci=[C1i,C2i,...,CMi] ...
改进的K-Modes聚类算法与传统的K-Modes算法相比,主要在以下几个方面进行了改进: 1. 子空间聚类:传统的K-Modes算法对所有属性进行全局聚类,忽略了不同属性之间的相关性。改进的算法采用子空间聚类的方式,将不同属性划分为不同的子空间,并分别进行聚类。这样可以更好地捕捉到数据中的不同属性之间的关系,提高聚类的...
1.聚类 将相似的样本划分为一类,分析各类间的差异。 样本的属性有定性和定量两种: 如果变量只有数值型数据:可选用K-means,DBSCAN,分层聚类等。 如果变量只有分类型数据:可选用K-modes,Kmodes是Kmeans的一种变种算法,将原本Kmeans使用的欧式距离替换为字符间的汉明距离。
K-Modes聚类算法是一种常用的聚类算法,它适用于离散型数据。传统的K-Modes算法在处理大规模数据集时存在效率低下和收敛速度慢的问题。对K-Modes算法进行改进,提高其效率和性能,具有重要的理论和实际意义。 本文针对传统K-Modes算法的不足之处,提出了一种改进的K-Modes聚类算法。该算法采用了一种新的聚类中心更新...