k-means 算法是一种用于聚类分析的非监督学习算法。它通过将数据点划分为 k 个簇,使得每个簇中的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。这个算法的名称来源于其中的 k 个簇(clusters)和每个簇的均值(mean)。k-means 算法的工作原理 k-means 算法的工作原理可以概括为以下几个步骤:初始化中心...
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 中的隐变量是每个类别所属类别。K-means 算法迭代步骤中的每次确认中心点以后重新进行标记对应 EM 算法中的 E 步求当前参数条件下的 Expectation。而根据标记重新求...
以一句话来说明K-means算法的思路就是,在样本的某一维度特征上进行相似性度量(如常用度量距离:欧式距离,马式距离,汉明距离,余弦距离等),将相似度大小来估计样本所属类别。 作为机器学习,模式识别,数据挖掘等领域的常用算法,聚类分析是一种静态数据分析方法。从结构性来划分,聚类方法分为自上而下和自下而上两种方...
还有基于改进森林优化算法的K-Means算法,引入衰减因子作为自适应步长加快算法聚类速度,结合算术交叉操作,改进传统森林优化算法易陷入局部最优解、收敛慢的缺点,提高聚类精度和聚类准确率。 将遗传算法与K-Means算法相结合,提高K-Means算法的聚类效率与精确度。该算法首先使用近邻排序算法对原始数据集中的重复数据进行清理,...
kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
首先我们看看K-Means算法的一些要点。 1)对于K-Means算法,首先要注意的是k值的选择,一般来说,我们会根据对数据的先验经验选择一个合适的k值,如果没有什么先验知识,则可以通过交叉验证选择一个合适的k值。 2)在确定了k的个数后,我们需要选择k个初始化的质心,就像上图b中的随机质心。由于我们是启发式方法,k个初...
2 算法流程 步骤1 分配(Assignment) 将每个观测分配到聚类中,使得组内平方和(WCSS)达到最小。 因为这一平方和就是平方后的欧氏距离,所以很直观地把观测分配到离它最近得均值点即可 。 步骤2 更新(Update) 对于上一步得到的每一个聚类,以聚类中观测值的图心,作为新的均值点。
K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 本文大致思路为:先介绍经典的牧师-村名模型来引入 K-means 算法,然后介绍算法步骤和时间复杂度,通过介绍其优缺点来引入算法的调优与改进,最后我们利用之前学的 EM 算法,对其进行收敛证明。
kmeans聚类算法 带权重的 kmeans聚类算法过程 KMeans KMeans聚类算法也称k均值聚类算法,是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它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。该算法认为类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。
数据分析中聚类算法的作用 在数据分析中,聚类算法用于发现数据集中的固有分组,通过将相似对象聚集在一起来揭示数据的结构和模式。这种方法常用于市场细分、社交网络分析、组织复杂数据集等领域。 选择K-Means聚类算法的动机 K-Means 是一种广泛使用的聚类算法,主要因其简单、高效,适用于大规模数据处理。它通过优化簇内...