K-Means算法的不足,都是由初始值引起的: 1)初始分类数目k值很难估计,不确定应该分成多少类才最合适(ISODATA算法通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目k。这里不讲这个算法) 2)不同的随机种子会得到完全不同的结果(K-Means++算法可以用来解决这个问题,其可以有效地选择初始点) 算法流程如下: 1)在数据...
k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛...
此外,为了提高收敛速度,还可以考虑采用二分K-Means法,将所有点作为一个簇,将该簇一分为二,然后选择能最大程度降低聚类代价函数的簇划分为两个簇,以此进行下去,直到簇的数目等于给定的个数K为止。值得一提的是,该法更突出的优点在于能够很好地解决K-Means收敛到局部最优的问题,帮助我们找到全局最优解。 局部最...
一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据点的相似性决定,即簇内的数据点相似度高,而不同簇之间的相似度较低。KMeans 算法的目标是最小化簇内的方差,从而使得同一簇内的数据点更加紧密。 KMeans算法的...
K-Means详细步骤 K-Means算法的执行过程主要包括以下几个步骤：K-Means算法的第一步是随机选择K个质心。这些质心代表了数据集中的K个类别。接着，为每个样本，计算其到每个质心的距离，并将其分配给距离最近的质心，从而确定样本所属的类别。在分配完所有样本到相应的质心后，算法会重新计算每个类别的质心，即计算...
k-means聚类通过迭代将数据划分为k个类，目标是最小化样本到类中心的距离，应用广泛，因其简单高效而受欢迎。在探讨k-means聚类算法的工作原理时，我们首先需要澄清非监督学习与监督学习的核心差异。监督学习依靠有标签的数据进行预测，而非监督学习如k-means则在无标签数据中发掘结构。监督学习涉及从已标注数据中训练...
对初始聚类中心敏感: K-means对初始聚类中心的选择敏感,不同的初始点可能导致不同的聚类结果,因此需要采用一些启发式方法或多次运行以选择最优结果。 假设簇为凸形: K-means假设簇为凸形,对于不规则形状的簇效果较差,容易产生误差。 不适用于非球形簇: 由于K-means使用欧氏距离作为相似性度量,因此对于非球形簇的...
K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法,在无监督学习中,可以说聚类算法有着举足轻重的地位。 提到无监督学习,不同于前面介绍的有监督学习,无监督学习的数据没有对应的数据标签,我们只能从输入X中去进行一些知识发现或者预处理。
K-Means均值聚类分析是一种无监督学习算法，用于将数据集分成k个簇（cluster），其中每个簇的成员在某种意义上是相似的。算法的目标是找到质心（centroid），使得每个点到其最近质心的距离之和最小。通俗讲法就是：给定一组数据，如何对这些数据进行分类，分几类是最恰当的。以下是进行k均值聚类分析的一般步骤：K-...
K-means算法 K-means聚类法用在无监督机器学习当中是一个非常简单又非常强大的方法。 K-means首先选择一些随机聚类,然后将每个点通过L2正则化方法赋给最近的聚类,并且计算出新的聚类中心,这个中心是聚类里所有点的平均值。这两步会一直重复直到收敛。 优点 ...