在聚类任务中,可以通过结合多个K-means聚类结果来得到更稳定的聚类结果。例如,可以采用Bagging或Boosting等集成学习方法来改进K-means算法。 综上所述,K-means算法虽然具有很多优点,但也存在一些局限性。通过采用上述改进方法,我们可以在一定程度上克服这些局限性,提高K-means算法的聚类效果和稳定性。在实际应用中,我们...
步骤一:随机选取一个样本作为第一个聚类中心 c1; 步骤二:计算每个样本与当前已有类聚中心最短距离(即与最近一个聚类中心的距离),用D(x)表示;这个值越大,表示被选取作为聚类中心的概率较大;最后,用轮盘法选出下一个聚类中心; 步骤三:重复步骤二,知道选出 k 个聚类中心。 选出初始点后,就继续使用标准的 k-...
一种改进的K-means聚类算法 摘要:K-means算法是最常用的一种基于划分的聚类算法,但该算法需要事先指定K值、随机选择初始聚类中心等的缺陷,从而影响了K-means聚类结果的稳定性。针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进,利用提出的新算法确定初始聚类中心,然后进行聚类,得出最终的聚类结果。实验证明...
改进的K-means 算法将剩余的19条记录聚类为三部分,记录4,5,6,12,13,19,20为异常行为(如图5中椭圆区域),其中5,19接近于攻击行为(如图5中正方形区域)。其余的记录为正常行为。改进算法有效地提高了检测的准确率。改进的K-means 算法对实验数据聚类分析的空间结果如图5所示。 4 总结 本文简单介绍了K-means算法...
K-Means++算法实际就是修改了K-Means算法的第一步操作之所以进行这样的优化,是为了让随机选取的中心点不再只是趋于局部最优解,而是让其尽可能的趋于全局最优解。要注意“尽可能”的三个字,即使是正常的K-Means++算法也无法保证百分百全局最优,在说取值原理之后我们就能知道为什么了思路就是我们要尽可能的保证各个...
在选取第一个聚类中心(n=1)时同样通过随机的方法。可以说这也符合我们的直觉:聚类中心当然是互相离得越远越好。这个改进虽然直观简单,但是却非常得有效。 (2)K-means与ISODATA:ISODATA的全称是迭代自组织数据分析法。在K-means中,K的值需要预先人为地确定,并且在整个算法过程中无法更改。而当遇到高维度、海量的...
Kmeans算法是基于EM思想,Kmeans算法的挑战在于如何提高聚类的准确性和稳定性。 在改进上主要朝着上述两个方向努力。改进的时候,首先要提出理论上的支持,在实施上,主要手段围绕着改进簇中心的选取方式以及挖掘出k值的隐式最优值。改进簇中心选取方式的目标就是提高准确率和稳定性,挖掘k值隐式最优解是为了提高聚类的...
K - Means++ 算法：这是对 K - Means 初始中心选择的一种经典改进。它不再随机选择初始中心，而是按照一定的概率分布来选择。首先随机选择一个数据点作为第一个中心，然后对于每个数据点，计算它到已选中心的最短距离的平方，根据这个距离的平方来确定该数据点被选为下一个中心的概率。这样选择的初始中心更加分散...
2. 传统K-Means算法流程 在上一节我们对K-Means的原理做了初步的探讨,这里我们对K-Means的算法做一个总结。 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...