为了克服K-Means算法收敛于局部最小值的问题,提出了一种二分K-均值(bisecting K-means) 算法的伪代码如下: 代码语言:javascript 复制 将所有的点看成是一个簇当簇小于数目k时 对于每一个簇 计算总误差 在给定的簇上进行K-均值聚类,k值为2 计算将该簇划分成两个簇后总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分...
对于数值型数据,Kmeans 算法和二分K均值聚类算法可以通过计算数据之间的距离来判断数据之间的相似性和选择合适的聚类中心。 对于文本数据,可以将文本转换为词向量表示后,再使用Kmeans 算法和二分K均值聚类算法进行聚类。 对于图像数据,可以使用基于像素距离的Kmeans 算法和二分K均值聚类算法进行图像分割和特征提取。 3...
二分K均值算法可以加速K-means算法的执行速度,因为它的相似度计算少了并且不受初始化问题的影响,因为这里不存在随机点的选取,且每一步都保证了误差最小 4 k-medoids(k-中心聚类算法) K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取 K-means中,将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,对异...
Canopy算法属于一种“粗”聚类算法,执行速度较快,但精度较低,算法执行步骤如下: 1、给定样本列表L=x1,x,2...,xm以及先验值r1和r2(r1>r2);(先验值 - 自己猜的,人为定义的值); 2、从列表L中获取一个节点P,计算P到所有聚簇中心点的距离(如果不存在聚簇中心,那么此时点P形成一个新的聚簇),并选择出最小...
本文所需知识的相关链接:欧氏与标准欧氏距离(举例) K-means是一个简单易懂的算法,且有着大量的应用一、何为聚类在人类眼中,我们很容易识别一些物质世界存在的某些事物的特征,例如:看到在水里的生物,其中有…
在这两个情况下,我们看到2分Kmeans可以将当前数据集分成2个簇,紧接着我们就需要尝试分别对蓝色和黄色的簇进行2分Kmeans查看每个簇划分后SSE下降了少。我们会首先写一个Split函数,对每个传进去的数据集进行2分Kmeans。但是这里需要注意是否是第一次做划分,就比如上面的情况。
KMeans由于KMeans可能收敛于局部最小值,为了解决这一问题引入2分KMeans。2分KMeans原理是先将所有样本视为一个大簇,然后将其一分为二;然后选择其中一个继续划分,直到簇的个数达到了指定的为止。那么如何选择要划分的簇呢?这里采用误差平方和(Sum of Squared Error, SSE)来作为评价标准。假设现在有个簇,记为选...
二分K-Means(Bisecting K-Means),二分K-Means(BisectingK-Means)是一种改进的聚类算法,它是K-Means算法的一种变体。与传统的K-Means算法一次性生成K个聚类不同,二分K-Means通过递归地将一个聚类分裂成两个,直到达到所需的聚类数目。
一,引言 先说个K-means算法很高大上的用处,来开始新的算法学习。我们都知道每一届的美国总统大选,那叫一个竞争激烈。可以说,谁拿到了各个州尽可能多的选票,谁选举获胜的几率就会非常大。有人会说,这跟K-means算法有什么关系?当然,如果哪一届的总统竞选,某一位候选
二分kmeans算法 与k-means相比,二分K-Means属于一种迭代搜索(Heuristic Search)算法,在经典KMeans算法中,聚类中心是预先指定,基于聚类中心将样本点划分至不同的类别中,而二分KMeans在建立初始聚类中心的过程中即可根据它的划分规则自动确定聚类中心的位置,二分KMeans每次只将一个集合分成两个子集,其算法步骤如下:...