2.4.5 离差平方和距离(Ward方法) 3. 常用的聚类目标函数 3.1 连续属性的SSE 3.2 文档数据的SSE计算公式: 3.3 簇$E_i$的聚类中心$e_i$计算公式: 1.聚类分析 1.1聚类方法 此外还有,最优分割法(有序样本聚类)、模糊聚类法(应用模糊集理论)、图论聚类… 这个水太深了,看了半天是不是发现自己就只会k均值和...
若簇中含有异常点,将导致均值偏离严重,对噪声和孤立点数据敏感(改进1:离群点检测的LOF算法,通过去除离群点后再聚类,可以减少离群点和孤立点对于聚类效果的影响;改进2:改成求点的中位数,这种聚类方式即K-Mediods聚类(K中值)); 对于不是凸的数据集比较难收敛(改进:基于密度的聚类算法更加适合,比如DESCAN算法) ...
由KMeans算法原来可知,KMeans在聚类之前首先需要初始化 个簇中心,因此 KMeans算法对初值敏感,对于不同的初始值,可能会导致不同的聚类结果。因初始化是个"随机"过程,很有可能 个簇中心都在同一个簇中,这种情况 KMeans 聚类算法很大程度上都不会收敛到全局最小。 想要优化KMeans算法的效率问题,可以从以下两个思路...