KMeans全称K均值聚类算法,通过迭代求解,是最简单的聚类算法之一 算法分类 无监督的聚类算法 二、原理 划分(Partitioning)型的聚类方法,先创建K个划分,后通过迭代的方式将一个样本划分到另一个划分来改善最终聚类的质量 三、具体算法 随机选取K个样本作为每个簇的初始中心 剩余的样本分别归类到离其最近的簇内 计算每...
Birch是平衡迭代归约及聚类算法,全称为Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies,是一种常用的层次聚类算法。该算法通过聚类特征(Clustering Feature,CF)和聚类特征树(Clustering Feature Tree,CFT)两个概念描述聚类。聚类特征树用来概括聚类的有用信息,由于其占用空间小并且可以存放在内存中,从而提高了...
k-中心点算法可以使用R中cluster包中的pam函数(pam的全称为Partitioning Around Medoids,即围绕中心点分割),同样以iris数据集为例,说明pam函数的使用。 > library(cluster) > pam.cl<-pam(iris_test,k = 3) > table(pam.cl$clustering,iris$Species) setosa versicolor virginica 1 50 0 0 2 0 48 14 3 ...
全称是迭代自组织数据分析法。 算法思想是当属于某个类别的样本过少时,把该类别去除;当属于某个类别的样本数过多、分散成都较大时,把该类别分为两个子类别。在K均值上增加了两个操作,一个是分裂操作,对应增加聚类中心数,二是合并操作,对应减少聚类重心数。 缺点是:需要指定的参数比较多。有四个,分别是 预期...
(2)K-means与ISODATA:ISODATA的全称是迭代自组织数据分析法。在K-means中,K的值需要预先人为地确定,并且在整个算法过程中无法更改。而当遇到高维度、海量的数据集时,人们往往很难准确地估计出K的大小。ISODATA就是针对这个问题进行了改进,它的思想也很直观:当属于某个类别的样本数过少时把这个类别去除,当属于某个...
该算法的全称:Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (只要知道很牛B就行了),暂不介绍其中的一些基础定义和参数,先在DBSCAN可视化的网页中玩一玩游戏看看这个算法是怎么工作的,还是以Gaussian Mixture数据集进行聚类,可视化的操作如下: ...
K均值算法全称为 K均值聚类算法。 该算法有两个特点: 样本数据不需要带分类标签或期望输出(无监督学习) 聚类 机器学习种类 最早机器学习算法大致分成监督学习与非监督学习;随着新的算法的出现,目前机器学习的算法大致可以分成4类。 监督学习 无监督学习
(2)K-means与ISODATA:ISODATA的全称是迭代自组织数据分析法。在K-means中,K的值需要预先人为地确定,并且在整个算法过程中无法更改。而当遇到高维度、海量的数据集时,人们往往很难准确地估计出K的大小。ISODATA就是针对这个问题进行了改进,它的思想也很直观:当属于某个类别的样本数过少时把这个类别去除,当属于某个...
马氏距离 马氏距离全称为马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance),即一种考虑各个特征之间相关性的聚类度量方式。给定一个样本集合,其协方差矩阵为,样本与样本之间的马氏距离可定义为: 当为单位矩阵时,即样本的各特征之间相互独立且方差为1时,马氏距离就是欧式距离。