K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体,比如最传统的K-Means算法,在其基础上优化变体方法:包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化MiniBatchK-Means算法。 1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很简单,...
软件包含三个部分,即kmeans.h,kmeans.cpp和main.cpp。 在kmeans.h中,首先定义一个类,class KMeans,由于本算法实现需要对外部数据进行读取和存储,一次定义了一个容器Vector,其中数据类型为结构体st_point,包含三维点坐标以及一个char型的所属类的ID。其次为函数的声明。 图4.1程序基本机构与对应函数 在kmeans.c...
K-means算法,也称为k均值聚类算法,是最广泛使用的聚类算法。它实现的是,将数据集中的n个点划分到k个聚类中,使得每个点都属于离此点最近均值点所对应的聚类。 K-means算法优点在于简单、快速,但其缺点也很明显。 (1)使用K-means算法就必须要求事前给出k值,也就是预先确定好想要把数据集分成几类。 (2)不同...
其原理即需要将一堆散点进行聚类,聚类目标是“类内的点足够近,类间的点足够远”,而你需要做的就是(1)确定聚类数目;(2)挑选初始中心点;(3)迭代重置中心点直到满足“类内的点足够近,类间的点足够远”,典型的基于划分的聚类就是K-means算法。 K-means算法流程 经典的K-means算法 假设要将无标签数据集: 聚...
从 K m e a n s Kmeans Kmeans聚类算法的原理可知, K m e a n s Kmeans Kmeans在正式聚类之前首先需要完成的就是初始化 k k k个簇中心。同时,也正是因为这个原因,使得 K m e a n s Kmeans Kmeans聚类算法存在着一个巨大的缺陷——收敛情况严重依赖于簇中心的初始化状况。试想一下,如果在初始...
从Kmeans聚类算法的原理可知,Kmeans在正式聚类之前首先需要完成的就是初始化k个簇中心。同时,也正是因为这个原因,使得Kmeans聚类算法存在着一个巨大的缺陷——收敛情况严重依赖于簇中心的初始化状况。试想一下,如果在初始化过程中很不巧的将k个(或大多数)簇中心都初始化了到同一个簇中,那么在这种情况下Kmeans...
随心390 公众号:优化算法交流地 交流群:786310511关注 视频活动 这就是我的大学! 聚类算法 | K-means聚类与DBSCAN原理及代码实现发布于 2021-05-16 16:39 · 1895 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 聚类聚类算法聚类分析无监督学习机器学习目标跟踪 ...
深入解析,FCM,即fuzzy c-means,是通过优化目标函数实现的模糊聚类方法。以数据集X和C个类别为例,算法的目标是减小样本到各类中心点误差平方和,通过拉格朗日乘数法找到使误差最小化的隶属度。最终,通过迭代求解,得到样本对每个类别的隶属度,直至收敛或达到预设步数,每个样本便有了明确的模糊分类。实...
其原理即需要将一堆散点进行聚类,聚类目标是“类内的点足够近,类间的点足够远”,而你需要做的就是(1)确定聚类数目;(2)挑选初始中心点;(3)迭代重置中心点直到满足“类内的点足够近,类间的点足够远”,典型的基于划分的聚类就是K-means算法。 K-means算法流程...
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