二分K-Means(Bisecting K-Means)是一种改进的聚类算法,它是K-Means算法的一种变体。 与传统的K-Means算法一次性生成K个聚类不同,二分K-Means通过递归地将一个聚类分裂成两个,直到达到所需的聚类数目。 二分K-Means算法流程: 初始化:将所有数据点视为一个簇。 分裂:从当前的簇中选择一个簇进行分裂。选择的...
二分k-means算法是一种将一个簇递归地划分为两个子簇的聚类算法,直到达到指定的簇个数。然而,对于包含三个自然簇的数据集,二分k-means算法往往不能正确发现簇。这是因为二分k-means算法容易被数据的初始分布和随机划分所影响,导致划分不均匀,从而得到错误的簇划分结果。综上所述,对于一个包含三个自然簇的数据...
聚类算法之——二分K-Means算法 为克服K-Means算法收敛于局部最小值问题,提出了二分K-Means算法 二分K-Means算法首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择其中一个簇继续进行划分,选择哪一个簇进行划分取决于对其划分是否可以最大程度降低SSE的值。上述基于SSE的划分过程不断重复,直到得到用户指定的...
与k-means相比,二分K-Means属于一种迭代搜索(Heuristic Search)算法,在经典KMeans算法中,聚类中心是预先指定,基于聚类中心将样本点划分至不同的类别中,而二分KMeans在建立初始聚类中心的过程中即可根据它的划分规则自动确定聚类中心的位置,二分KMeans每次只将一个集合分成两个子集,其算法步骤如下: (1)选取初始样本...
K-Means++ 基本步骤 随机选取一个点作为第一个聚类中心。 计算所有样本与第一个聚类中心的距离。 选择出上一步中距离最大的点作为第二个聚类中心。 迭代:计算所有点到与之最近的聚类中心的距离,选取最大距离的点作为新的聚类中心。 终止条件:直到选出了这k个中心。
层次(Hierarchical)聚类算法强调的是聚类执行的过程,分为自底向上的凝聚方法和自顶向下的分裂方法两种。 凝聚方法是先将每一个样本点当成一个簇,然后根据距离和密度等度量准则进行逐步合并。 分裂方法是先将所有样本点放在一个簇内,然后再逐步分解。 前者的典型算法有AGNES算法,后者的典型算法有二分k-means算法。
K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取 K-means中,将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,对异常点很敏感! K-medoids中,将从当前cluster 中选取到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和最小的点作为中心点。 算法流程: ...
biKmeans(dataSet, k, distMeas=distEclud) 这个函数实现了二分算法,过程大体如下(代码中注释已经很详细了): 1.初始化全部点的质心,并建立所需要的数据存储结构 2.对每一个簇尝试二分(最开始就是一个簇),选出最好的 3.更新各个簇的元素个数
kmeans优化算法：二分Kmeans聚类算法 算法的理解 Bi这里是的意思就是Binary，二进制的意思，所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢，就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代的过程中消失的问题。BiKmeans只是Kmeans其中一个优化方案，其实还是有...
k-means++ k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。该算法的描述是如下: 1.从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 2.对于数据集中的每一个点x,计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x) 3.选择一个新的数据点作为新的聚类中心,选...