在聚类任务中,可以通过结合多个K-means聚类结果来得到更稳定的聚类结果。例如,可以采用Bagging或Boosting等集成学习方法来改进K-means算法。 综上所述,K-means算法虽然具有很多优点,但也存在一些局限性。通过采用上述改进方法,我们可以在一定程度上克服这些局限性,提高K-means算法的聚类效果和稳定性。在实际应用中,我们...
2.Kmeans的代码实践 3.Kmeans的改进 1.Kmeans算法的原理 kmeans算法又名k均值算法。其算法思想大致为:先从样本集中随机选取 k 个样本作为簇中心,并计算所有样本与这 k 个“簇中心”的距离,对于每一个样本,将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中,对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。 所以kmean...
由表可得到以下结论:1)大部分常用聚类算法只适合处理数值型数据;2)若考虑算法效率、初始聚类中心影响性和对异常数据敏感性,其中BIRCH算法、CURE算法以及STING算法能得到较好的结果;3)CURE算法、DBSCAN算法以及STING算法能发现任意形状的聚类。 改进聚类的主要步骤 聚类的主要步骤由以下几个方面组成: (1)数据预处理:根据...
K-Means的主要缺点有: 1)K值的选取不好把握(改进:可以通过在一开始给定一个适合的数值给k,通过一次K-means算法得到一次聚类中心。对于得到的聚类中心,根据得到的k个聚类的距离情况,合并距离最近的类,因此聚类中心数减小,当将其用于下次聚类时,相应的聚类数目也减小了,最终得到合适数目的聚类数。可以通过一个评判值...
前言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参...
kmeans权重放大 kmeans 改进 前言 k-means算法是数据挖掘十大经典算法之一,已出现了很多的改进或改良算法。例如 1、对k的选择可以先用一些算法,分析数据的分布,如重心和密度等,然后选择合适的k。 2、有人提出了二分k均值(bisecting k-means)算法,它对初始的k个质心的选择就不太敏感。
对于K-means的初始点不同聚类结果不同的缺陷改进,首先是可以用一些启发式的方式指定更好的初始质心。 选择适当的初始质心是基本kmeans算法的关键步骤。常见的方法是 1. 随机的选取初始质心,但是这样簇的质量常常很差。处理选取初始质心问题的一种常用技术是:多次运行,每次使用一组不同的随机初始质心,然后选取具有最...
可以说这也符合我们的直觉:聚类中心当然是互相离得越远越好。这个改进虽然直观简单,但是却非常得有效。 经典K-means算法: 值得一提的是关于聚类中心数目(K值)的选取,的确存在一种可行的方法,叫做Elbow Method: 通过绘制K-means代价函数与聚类数目K的关系图,选取直线拐点处的K值作为最佳的聚类中心数目。
首先该算法针对K-means算法的以下主要缺点进行了改进: 1)必须首先给出k(要生成的簇的数目),k值很难选择。事先并不知道给定的数据应该被分成什么类别才是最优的。 2)初始聚类中心的选择是K-means的一个问题。 李芳设计的算法思路是这样的:可以通过在一开始给定一个适合的数值给k,通过一次K-means算法得到一次聚类...
这也验证了K-means的改进思想:即离当前已有聚类中心较远的点有更大的概率被选为下一个聚类中心。 可以看到,该例的K值取2是比较合适的。当K值大于2时,每个样本会有多个距离,需要取最小的那个距离作为D(x)。 3.MiniBatch k-means 伪代码及复杂度