导读 本文会介绍一般的k-means算法、k-means++算法以及基于k-means++算法的k-means||算法。在spark ml,已经实现了k-means算法以及k-means||算法。 本文首先会介绍这三个算法的原理,然后在了解原理的基础上分析spark中的实现代码。 来源: 星环科技丨作者:智子AI 数据猿官网 | www.datayuan.cn 1 k-means算法原...
一:KMeans算法介绍 KMeans算法MacQueen在1967年提出的,是最简单与最常见数据分类方法之一并且最为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都用应用。如果从分类角度看KMeans属于硬分类即需要人为指定分类数目,而MeanSift分类方法则可以根据收敛条件自动决定分类数目。从学习方法上来说KMeans属...
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初始质心,可以显著提高聚类的质量和算法的收敛速度。 8.2 针对不同数据集的优化策略及案例分析 为了应对不同类型的数据集和特定的应用场景,K-Means 算法被适当修改和优化。例如,使用加权距离度量在处理非均匀特征...
K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 本文大致思路为:先介绍经典的牧师-村名模型来引入 K-means 算法,然后介绍算法步骤和时间复杂度,通过介绍其优缺点来引入算法的调优与改进,最后我们利用之前学的 EM 算法,对其进行收敛证明。 1. 算法 1.1 牧师-村民模型 K-...
K-Means算法介绍K-Means又称为K均值聚类,在1967年由美国加州大学的詹姆斯,麦昆教授首次提出,但类似的算法思想可以追溯到1957年的劳埃德算法。K-Means算法的流程如下图所示。随机选取K计算数据个体根据聚类中个点作为聚居与是与聚类中心的心所对应的类中心欧氏距离类进行分组计算每个分点否类中心K-Means算法理论上可以...
K-Means介绍 中心思想:事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类中。接着,重新计算每个类的质心(即为类中心),重复这样的过程,直到质心不再改变,最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。由...
下面介绍不同类型变量相异度计算方法。 4.2.1、标量 标量也就是无方向意义的数字,也叫标度变量。现在先考虑元素的所有特征属性都是标量的情况。例如,计算X={2,1,102}和Y={1,3,2}的相异度。一种很自然的想法是用两者的欧几里得距离来作为相异度,欧几里得距离的定义如下: ...
Kmeans的介绍 (1)Kmeans算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。 (2)Kmeans算法的基本思想是:以空间中k个点为中心聚类,对最靠近它们的对象归类。 (3)通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 关于kmeans迭代的体验,可以见博客。
18plt.ylabel('Ave Distor')19# plt.title('用肘部法则来确定最佳的K值',fontproperties=font);20plt.title('Elbow method value K');21plt.show()一些方法解释效果图 从图中可以看出图片像一只手肘，肘处的K即为最佳K值：K=2 至此，K-Means算法介绍完了 机器学习未完待续 ……欢迎关注 ...