对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类平反和最小,即最小化: 结合最小二乘法和拉格朗日原理,聚类中心为对应类别中各数据点的平均值,同时为了使算法收敛,在迭代的过程中,应使得最终的聚类中心尽可能的不变。 3、K...
一、算法简介: 俗话说:“物以类聚,人以群分”,聚类算法不同于分类算法,对于一个 分类器 ,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子,理想情况下,一个分类器 会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做监督学习,而在聚类的时候,我们并不关...
我们先来看一下 K-means 算法的步骤:先随机选择初始节点,然后计算每个样本所属类别,然后通过类别再跟新初始化节点。这个过程有没有想到之前介绍的 EM 算法 。 我们需要知道的是 K-means 聚类的迭代算法实际上是 EM 算法。EM 算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题。在 K-means 中...
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...
上面的流程中提到,当聚类中心不再改变时(数学上即要求SSE函数收敛),我们认为聚类过程结束,但是这并不是唯一的结束信号。为了节省计算时间,有时我们也会通过设置迭代次数、设置簇内平方和或SSE下降阈值,又或者替换为“直到仅有1%的点改变簇”这样的弱条件,来控制算法的进程。出于对问题复杂度和计算量的合理预判,若...
1. k-means聚类 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类是建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是最著名的划分聚类算法,是一种迭代求解的
主要在K-means的理解 1 介绍K-means算法,以及具体的过程 K-means算法是常用的聚类算法之一,属于无监督学习,主要用来将标签未知的数据划分成较少的类/簇,类内的样本差异要小,类间的样本差异要大,这可以帮助我们探索数据结构和分布。 K-means的具体实现过程:(四步)
而每一步‘固定——改变’步骤,改变都是在做argmin(归为最近的类别中心的那一类、将类别中心移至均值点,都是尽可能地降低平方误差E)。也就是说,这一算法实际上是对平方误差E,用做坐标下降法求极值。每一步都是argmin可以保证在聚类过程中平方误差E是单调递减的,这也就确保了收敛性。
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...