1. K-Means++：改进了初始中心点的选择方法，使得初始点之间的距离尽可能大，以提高聚类质量。2. Mini...
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...
缺点:1.需要指定簇数K(改进:(1)多选择几个k训练模型,选择聚类结果最好解释的k;(2)主成分分析(PCA)等降维方法将数据将降维投影到二维平面上,通过人工观察确定划分数;(3)K-Means的思想,每个簇内间距尽可能小,我们尝试使用不同划分数K进行K-Means聚类,看看不同划分的簇内间距变化情况;(4)各种K值算出的SSE做...
2、原理简单,实现容易。 缺点: 1、聚类中心的个数K 需要事先给定,但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的,很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适; 2、Kmeans需要人为地确定初始聚类中心,不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。(可以使用K-means++算法来解决); 3、结果不...
K-means算法优点: 原理简单、运算快速 处理大数据集,该算法保持可伸缩性及高效性 当数据接近高斯分布时,聚类效果最好。 K-means算法缺点: 需要事先给定聚类的数量K 值; 对初始聚类中心敏感,不同的初始值会对结果产生不同效果 若数据中含有异常点和孤立点,将导致分类偏离严重 ...
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一、背后思想 K-Means算法背后的思想是EM算法 二、算法步骤 其步骤也很简单：先按照事先给定的类别数...
1. K-Means原理初探 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大。 如果用数据表达式表示,假设簇划分为,则我们的目标是最小化平方误差E: 其中是簇的均值向量,有时也称为质心,表达式为: ...
算法改进 K-Means++初始化：使用更智能的初始化方法，如K-Means++，能够减轻对初始簇中心选择的敏感性...
1. 删除异常值：如果异常值数量较少，可以直接删除这些异常值，然后重新运行 K-Means 算法。2. 将异常...