几乎每个算法都有其缺点,这个算法也不例外,优点是原理简单,实现容易,缺点如下:(1)不规则点的聚类结果会有所偏差,如下图,比如我们想分成4个簇,俩眼睛一嘴巴以及外轮廓,但效果总是难以达到。(2)k值难以确定。比如下面这样的图,应该把它从中间分割得到两块呢还是分成左中右三块呢,难以确定。想要第一...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T),其中k是超参数,即所需要输入的簇数,n是整个数据集中的样本量,T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下,KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p),其中n是整个数据集中的样本量,p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
其流程如下: 1. 初始化:选择K个初始质心点,可以是随机选择或通过其他方法确定。 2. 分配数据点:将每个数据点分配到最近的质心点所代表的簇中。 3. 更新质心:重新计算每个簇的质心点,即簇中所有点的平均值。 4. 判断收敛:如果质心点不再发生变化,或者达到最大迭代次数,则算法收敛。 5. 输出结果:返回聚类结...
图的上部分,蓝色箭头所示流程是离线训练流程,而下面的绿色部分为对训练出的模型预估的流程。详细步骤如下: (1) 离线训练:首先对数据进行数据筛选和清洗,后进行特征抽取,后根据一定的监督学习算法训练出一个算法模型。 (2) 模型预估:首先对需要预估的数据,进行特征提取...
图3-1 “k-means”算法流程图 估计大家看到这里都会懵圈,上面的文字和流程图确实理解起来是有困难的!但是接下来,我们就会用一个简单的例子来让大家明白“k-means”算法具体是怎么执行的!大家不要灰心,继续往下学吧! 3.2 “k-means”算法具体实例 Step1: ...
首先我们做一个算法的流程图: 算法步骤 根据该流程,我们应该现实现一个随机产生k个聚类中心的功能 随机产生分类中心 那么我们还应该有一个读取数据文件的操作,我们也用一个函数实现。 读入数据 我们将这两个功能组合一下,第一个步骤就完成了。 步骤一:初始聚类中心 步骤2,我们需要有这样两个功能,计算每个点到各个...
算法步骤的流程图: 相似性度量 对于类聚,怎样计算两个数据点的相似性,在空间坐标中,我们可以采用欧式距离来进行判断,距离越近,就表示数据点越“相似”。欧式距离表示为: 对应的python代码: importmathdefeuler_distance(point1:list,point2:list)->float:"""计算两点之间的欧拉距离,支持多维"""distance=0.0fora...
一、十大经典算法 1、K-means K均值(无监督算法,聚类算法,随机算法) 2、KNN(K Nearest Neighbor) K近邻(有监督算法,分类算法) 3、逻辑回归(分类算法) 4、决策树(有监督算法,概率算法) 5、随机森林(集成算法中最简单的,模型融合算法) 6、朴素贝叶斯 ...
算法流程图如下: K均值算法采用贪心策略,通过迭代优化来近似求解优化目标,根据上述流程,迭代一定次数就可以得到较好的聚类结果。 四、K-means算法的编程实现(python) 算法实现的脚本如下: #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-importscipy.ioassio# load...
基于GPU的K-Means算法的主要流程图如图3所示。 图3 基于GPU的K-Means算法流程图 如图3所示,在任务职责分配方面,主机部分主要负责随机产生初始的K个簇的中心,对数据对象分配的结果进行预处理以及判断聚类过程是否已经收敛;而设备部分则主要负责数据独立的密集型计算过程。在数据存储方面,所有的数据对象以及簇中心的数据...