# MiniBatch K-Means优化 # MiniBatch K-Means是K-Means的一个变种,它在每次迭代中只使用数据集的一个小批量(mini-batch),这可以显著减少计算时间,特别是对于大规模数据集。 start_time_mini_batch_kmeans = time.time() mini_batch_kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters=5, random_state=0) mini_batch_...
一种常见的优化方法是采用最大距离法,如:首先选取数据集中距离最大的两个点作为初始聚类中心,将剩余数据对象依据到聚类中心点距离的远近分配到相应的簇中,并更新聚类中心,然后继续寻找与聚类中心距离最远的点作为下一个中心点…… 与此类似地还有K-Means++,它是传统K-Means的改良版,同样是基于最大距离,这里结合...
K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学*K-Means的优化变体方法。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 Mini Batch K-Means算法。 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题...
对定位后的中心点计算损失函数 三、迭代进行K-Means优化 如上面介绍K-Means算法的时候提到的,这部分需要不断的重新划分对象,重新定位中心点和计算损失函数,然后根据损失函数与上一次的对比决定是不是要继续迭代。 这部分代码在start函数内。 四、Cost Function 具体损失函数如何计算的,之前是在costFunction内,但是我发...
kmeans聚类原理 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭先验知识、验证法确定取值); 2.针对数据集中每个样本 计算它到 k 个簇类中心的距离,并将其归属到距离最小的簇类中心所对应的类中; 3.针对每个簇类,重新计算它的簇类中心位置; ...
(1) K-Means聚类算法流程 下面作者采用通俗易懂的方法描述K-Means聚类算法的分析流程,步骤如下: 第一步,确定K值,即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步,从数据集中随机选择K个数据点作为质心(Centroid)或数据中心。 第三步,分别计算每个点到每个质心之间的距离,并将每个点划分到离最近质心的小组,跟定了那个...
python pso优化的kmeans 1.项目背景 2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(Harris Hawk Optimization, HHO),该算法有较强的全局搜索能力,并且需要调节的参数较少的优点。 本项目通过HHO哈里斯鹰优化算法寻找最优的参数值来优化CNN分类模型。 2.数据获取 本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计...
使用Python 和 NumPy 实现 K-Means 聚类算法 对于机器学习工程师或数据科学家的日常工作,通常使用流行的 ML 框架,如 Scikit-learn、Pytorch 等。这些框架为我们提供了大多数 ML 算法的高度优化实现,可供开箱即用。 尽管如此,尝试从头开始编写一些基本算法或仅使用 NumPy 是一个很好的练习。编写代码有助于巩固我们...
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说 ...
kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...