K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类...
Elkan K-Means算法提出利用两边之和大于第三边、两边之差小于第三边的三角形特性来减少距离的计算。 Elkan K-Means迭代速度比传统K-Means算法迭代速度有较大提高,但如果我们的样本特征是稀疏的,或者有缺失值的话,此种方法便不再使用。 5.大样本优化Mini Batch K-Means算法 传统的K-Means算法中需要计算所有样本点...
k均值算法是基于样本集合划分的聚类算法。k均值聚类将样本集合划分为k个子集(k要事先指定),构成k个类,将n个样本分到k个类中,每个样本到其所属类的中心的距离最小。由于每个样本只能属于一个类,所以k均值聚类是硬聚类。k均值是基于划分的聚类方法,类别数k事先指定,以欧氏距离平方表示样本之间的距离,以中心或样...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
K均值聚类 (K-Means) K均值聚类是机器学习中最受欢迎和最广泛使用的聚类算法之一。它是无监督学习的代表,典型地用于市场细分、图像分割、社交网络分析等。由于其简洁性和效率,K均值已经成为初学者和研究者首选的工具,尤其是当面对大规模数据集时。 1.算法解读 ...
K-means是一个反复迭代的过程,算法分为四个步骤: 1) 选取数据空间中的K个对象作为初始中心,每个对象代表一个聚类中心; 2) 对于样本中的数据对象,根据它们与这些聚类中心的欧氏距离,按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心(最相似)所对应的类; ...
K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类...
k-means:在大数据的条件下,会耗费大量的时间和内存。 优化k-means的建议: 减少聚类的数目K。因为,每个样本都要跟类中心计算距离。 减少样本的特征维度。比如说,通过PCA等进行降维。 考察其他的聚类算法,通过选取toy数据,去测试不同聚类算法的性能。 hadoop集群,K-means算法是很容易进行并行计算的。
这也是K-means算法的一个不足。有的算法是通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目K,例如ISODATA算法。 3.所谓的gapstatistics(Gap统计模型) 6.2ISODATA算法 6.2.1ISODATA算法与K-均值算法的比较: 1.K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类,而ISODATA算法则更加灵活; 2.从算法角度看,ISODATA算法与K-均值...