x轴为k y轴为inner 当收益立马变小的时候就找到了k 6.kmeans失效 数据分布是同心圆中心点都一样,由此引出DBsacan(阿里)解决k-means失效的问题 fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#新版造数据fromsklearn.clusterimportKMeansimportmathdefcal_distance(v1,v2):returnsum([math.pow(s1-s2,2)for[s1,s2]inzi...
约束k均值(Constrained k-means) 算法是利用第一类监督信息的代表。给定样本集 以及“必连”关系集合M和“勿连”关系集合C, 表示 必属于同簇; 表示 必不属于同簇。该算法是k均值算法的扩展,它在聚类过程中要确保M与C中的约束得以满足,否则将返回错误提示,算法如图所示. 5.2 少量有标记样本...
(3) 更新聚类中心为每个聚类的样本均值。 (4) 重复步骤(2)和步骤(3),直到收敛。 结果不讨论: 我们使用多个公开数据集进行实验,不传统的K-means 聚类算法进行比较。实验结果 表明,基于主动学习先验的半监督K-means 聚类算法能够在丌同的数据集上取得更优 ...
Step1:计算少量有标记样本的均值,得到c(类别数目)个初始聚类中心点; Step2:使用欧式距离计算未标记数据到c个初始中心点的距离,将未标记样本分配到距离中心点最近的那类中,划分出c个簇; Step3:使用测地距离的相似性度量方法,选择各个簇中相似度大于等于0.9的()个(各个簇中的数目不一样)样本,求它们的均值,作为c...
K-Means 是一种聚类算法,和降维算法同属于无监督学习算法。聚类就是通过对样本静态特征的分析,把相似的对象分成不同子集(“簇”),被分到同一个子集中的样本对象都具有相似的属性。 假设有n个样本(x1,x2,…,xn),每个都是d维实向量,KMeans 聚类的目标是将它们分为k个簇(k⩽n),这些簇表示为S=(S1,S2,...
基于半监督的K-means聚类改进算法
西瓜书+实战+吴恩达机器学习(十六)半监督学习(半监督SVM、半监督k-means、协同训练算法),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
基于主动学习先验的半监督 K-means 聚类算法 柴变芳,吕峰,李文斌*,王垚 【摘要】摘要:基于迭代框架的主动半监督聚类框架(IASSCF)是一个流行的半 监督聚类框架。该框架存在两个问题:其一,初始先验信息较少导致迭代初期 聚类效果不佳,进而影响后续聚类结果;其二,每次迭代只选择信息量最大的 一个样本标记,导致运行...
kmeans 算法 [13] 。常瑜等运用Tri-training 算法对seed 集进行扩充和优化,提出了一种优 化seed 集并以此指导聚类过程的半监督kmeans 算法 [14] 。赵卫中、马慧芳针对半监督 kmeans 算法只能发现球型簇的缺点对算法进行化化,并将之应用于文档归类中,提出 了一种结合主动学习的半监督文档聚类算法 [15] 。吴剑...
表1.1一些经典聚类算法的介绍 算法 数据 聚类 算法特点 方法:选择初始聚点,通过迭代修改聚点 和划分 数值型数 球形,近似大 参数:聚类个数和初始中心 K.means【l】据,对输入 小优点:数学描述,简单易实现 数据不敏感 缺点:多次扫描,局部最优,对初始的参 数敏感 方法:利用R.tree存储数据,搜索具有相 似密度的...