k-means(k-均值)属于聚类算法之一,笼统点说,它的过程是这样的,先设置参数k,通过欧式距离进行计算,从而将数据集分成k个簇。为了更好地理解这个算法,下面更加详细的介绍这个算法的思想。算法思想 我们先过一下几个基本概念:(1) K值:即要将数据分为几个簇;(2) 质心:可理解为均值,即向量各个维度取...
Elkan K-Means算法提出利用两边之和大于第三边、两边之差小于第三边的三角形特性来减少距离的计算。 Elkan K-Means迭代速度比传统K-Means算法迭代速度有较大提高,但如果我们的样本特征是稀疏的,或者有缺失值的话,此种方法便不再使用。 5.大样本优化Mini Batch K-Means算法 传统的K-Means算法中需要计算所有样本点...
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...
在统的K-Means算法中,要计算所有的样本点到所有的质心的距离。如果样本量非常大,比如达到10万以上,特征有100以上,此时用传统的K-Means算法非常的耗时,就算加上elkan K-Means优化也依旧。在大数据时代,这样的场景越来越多。此时Mini Batch K-Means应运而生。顾名思义,Mini Batch,也就是用样本集中的一部分的样本...
kmeans聚类详解 ** (1) kmeans简介 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步...
3.2 算法步骤详解 K-Means算法的基本步骤包括随机初始化质心,计算每个数据点到每个质心的距离,根据最近质心重新分配数据点到簇,重新计算簇的质心,重复这一过程直到质心不再变化或达到预定的迭代次数。 3.3 初始质心选择的重要性及其影响 初始质心的选择可能会极大影响算法的收敛速度和最终聚类的质量。不恰当的初始质心可...
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
1 K-Means算法引入 基于相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。 图1 二维空间聚类的例子 [1] 上个世纪50/60年代,K-Means聚类算法分别在几个不同的科学研究领域被独立...
一、K-means算法概述 K-means算法是一种非常经典的聚类算法,其主要目的是将数据点划分为K个集群,以使得每个数据点与其所属集群的中心点(质心)的平方距离之和最小。这种算法在数据挖掘、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。 二、K-means算法的基本原理 ...