Kmeans算法关键参数: n_clusters:数据集中类别数目DBSCAN算法关键参数: eps:DBSCAN算法参数,即我们的ϵ-邻域的距离阈值,和样本距离超过ϵ的样本点不在ϵ-邻域内 min_samples:DBSCAN算法参数,即样本点要成为核心对象所需要的ϵ-邻域的样本数阈值'''X,y=getClusterData(flag=flag,ns=3000,nf=5,centers=[[-...
K-means 算法具备原理简单、实现快速的优点,适合常规的数据集。但 K 值需要人为设定,依赖人工经验;数据集越庞大,算法的计算量就越大;对于任意形状的簇,很难正确划分,如下图所示,本应该是中心一簇,外环一簇,却被 K-mens 划分成一左一右两个簇。 机器学习中另一个常用的聚类算法是 DBSCAN 算法,它是一种基于...
K-Medians是K-Means的一种变体,是用数据集的中位数而不是均值来计算数据的中心点。 K-Medians的优势是使用中位数来计算中心点不受异常值的影响;缺点是计算中位数时需要对数据集中的数据进行排序,速度相对于K-Means较慢。 --- 肘部法则 如果问题中没有指定k的值,可以通过肘部法则这一技术来估计聚类数量。肘...
根据上面可视化展示的操作,可以发现K-MEANS虽然很简单,特别容易上手,但是也存在着不少的缺点,因此就有改进的算法或者更加优异的算法,这里的DBSCAN算法就是一种。 1.可视化流程 该算法的全称:Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (只要知道很牛B就行了),暂不介绍其中的一些基础定义和参数,先...
DBSCAN的主要优点有: 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集。 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感。 聚类结果没有偏倚,相对的,K-Means之类的聚类算法初始值对聚类结果有很大影响。
DBSCAN 原理 密度定义 算法步骤 优缺点 层次聚类 原理 步骤 距离计算方法 优缺点 K-Means 原理 K-Means是一种基于划分的聚类算法,旨在将数据集划分为k个簇(k为超参数,需要事先指定),使得每个簇内的数据点尽可能接近。算法通过迭代优化以下目标函数来实现聚类:min∑1k∑x∈cidistance(x,μi),其中,ci表示第i个...
K-Means算法适用于簇形状近似于超球体的情况,对于密度不同、尺寸不同的簇效果较差。而DBSCAN算法适用于非凸簇、噪声点较多的情况,对于任意形状的簇效果较好。 3.2对数据特点的适应性 K-Means算法对离群点敏感,容易将其分到某个簇中,从而影响聚类的准确性。DBSCAN算法对噪声点具有鲁棒性,可以有效地将其排除在聚类...
“聚类算法”是无监督学习中经常使用的算法,因此今天我们来聊聊两种典型聚类算法:K-means聚类算法及DBSCAN聚类算法。 ▎聚类算法概述 通常来说,聚类是将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集称为一个簇(cluster),并且每个子集可能都对应于一些潜在的类别。但我们需要注意的是,这些类别,或者说聚类产生...
K-means:这是最常见的聚类算法之一,用于将数据分成预定义数量的簇。 层次聚类:通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类,可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。 DBSCAN:一种基于密度的聚类算法,能够识别任意形状的簇,同时对噪声和离群点具有较好的鲁棒性。
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...