K-means优化算法(K-means Optimizer, KO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),灵感来源于使用K-means算法建立聚类区域的质心向量。不同于以往的动物园算法,该算法原理新颖,在优化算法中巧妙引入聚类算法,值得一试!该成果由Hoang-Le Minh于2022年9月发表在SCI一区顶刊《Knowledge-Baesd Systems》上! 谷歌学术...
Kmeans的思想比较简单,用下面一组图就可以形象的描述: 上图a表达了初始的数据集,假设k=2。在图b中,我们随机选择了两个k类所对应的类别质心,即图中的红色质心和蓝色质心,然后分别求样本中所有点到这两个质心的距离,并标记每个样本的类别为和该样本距离最小的质心的类别,如图c所示,经过计算样本和红色质心和蓝色...
CNACS-Kmeans方法具有较好的解释性,且其可以同时对k值与初始聚类中心的选取进行优化,故不失为一种非常不错的K-means优化算法。在该算法中,我们需要根据聚类中心的基本数学特征分别构建指标\rho_i和\delta _i,并据此绘制出数据集的决策图,随后利用统计学中残差分析的方法从决策图中自动获取类簇中心,最后将得到的类...
K-means算法以其简单性和有效性,在各个领域得到了广泛的应用。例如,在电商领域,可以通过K-means算法对用户的购买行为进行聚类分析,从而发现不同的用户群体及其特征;在图像处理领域,K-means算法可以用于图像分割,将图像中的像素划分为不同的类别;在生物信息学领域,K-means算法可以用于基因表达数据的聚类分析,从而发现...
当然Kmeans++本身也具有随机性,并不一定每一次随机得到的起始点都能有这么好的效果,但是通过策略,我们可以保证即使出现最坏的情况也不会太坏。 在实际的场景当中,如果我们真的需要对大规模的数据应用Kmeans算法,我们往往会将多种优化策略结合在一起用,并且多次计算取平均,从而保证在比较短的时间内得到一个足够好的...
①算法可能找到局部最优的聚类,而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。 ②算法的结果非常依赖于初始随机选择的聚类中心的位置,可以通过多次执行该算法来减少初始中心敏感的影响。方法1:选择彼此距离尽可能远的k个点作为初始簇中心。方法2:先使用canopy算法进行初始聚类,得到k个canopy中心,以此或距离每个ca...
1⃣️核心调用代码kmeans.fit(image_sample), result = kmeans.predict(image_v),即采用随机抽取的小样本进行fit,然后用训练的模型去预测整个数据✅ 2⃣️Mini Batch K-Means算法是K-Means算法的一种优化变种,采用小规模的数据子集(在训练算法的时候随机抽取的数据子集)减少计算时间,同时试图优化目标函数...
针对上述存在的问题,本文提出优化算法:采用两步聚类算法根据AIC准则自动选定最优聚类情况,利用相关系数法得到与待测点最相似的子库,最后采用K邻近法与子库匹配得到定位结果。 1 K-means指纹定位 K-means指纹定位是在原指纹定位算法的基础上,先对指纹库进行聚类分析,再通过匹配算法估计待测点位置的一种算法。即离线...
摘要:基于K-means算法思想改进蚁群聚类算法聚类规则,提出一种新的K-means蚁群聚类算法,并通过实验验证其聚类效果;引入具有全局最优性的支持向量机SVM,取各类中心附近适当数据训练支持向量机,然后利用已获模型对整个数据集进行重新分类,进一步优化聚类结果,使聚类结果达到全局最优。UCI数据集实验结果表明,新的算法可以明显...
Kernel K-means kernel k-means,就是将每个样本进行一个投射到高维空间的处理,然后再将处理后的数据使用普通的k-means算法进行聚类 二分K-means 首先将所有点作为一个簇, 然后将该簇一分为二. 之后选择能最大限度降低聚类代价函数(也就是误差平方和)和簇划分为两个簇. 一次进行下去, 直到簇的数目等于用户给定...