研究和分析了聚类算法中的经典K-均值聚类算法,总结出其优点和不足。重点分析了K-均值聚类算法对初始值的依赖性,并用实验验证了随机选取初始值对聚类结果的影响性。根据传统的K-means算法存在的缺陷,提出了改进后的K-means算法,主要解决了孤点对聚类中心影响的问题以及K值的确认问题。 2.测试软件版本以及运行结果展示...
对异常值和噪声敏感:由于K-means算法是基于距离进行聚类的,因此当数据集中存在异常值或噪声时,可能会导致聚类效果变差。 K-means算法的改进方法: 使用K-means++初始化:为了解决K-means算法对初始值敏感的问题,可以采用K-means++初始化方法。这种方法通过一种特殊的方式来选择初始聚类中心,使得初始聚类中心之间的距离...
摘要:K-means算法是最常用的一种基于划分的聚类算法,但该算法需要事先指定K值、随机选择初始聚类中心等的缺陷,从而影响了K-means聚类结果的稳定性。针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进,利用提出的新算法确定初始聚类中心,然后进行聚类,得出最终的聚类结果。实验证明,该改进算法比随机选择初始聚...
在数据挖掘和机器学习领域，K - Means 聚类算法以其简单高效的特性而被广泛应用。然而，随着数据规模的不断增大和数据类型的日益复杂，K - Means 算法也暴露出了一些局限性。本文将深入探讨 K - Means 聚类算法的改进方向，旨在为相关研究和实践提供有价值的参考。一、K - Means 算法的基本原理与局限性 K - Me...
常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。 相关视频 主要聚类算法分类 聚类算法的性能比较 由表可得到以下结论:1)大部分常用聚类算法只适合处理数值型数据;2)若考虑算法效率、初始聚类中心影响性和对异常数据敏感性,其中BIRCH算法、CURE算法以及STING算法能得到较好的结果;3)CURE算法、DBSCAN...
在开始聚类之前,用户并不知道要把数据划分成几类,也不清楚分组的标准。在有些聚类算法中,如K-Means算法需要事先给出聚类的数目值,而这个值是凭用户的经验所得。 1974年Everitt给出了关于聚类的如下定义:相似的实体在同一个类簇中,不同的实体在不同的类簇中,并且位于同一个类簇中的任意点之间的距离要小于不...
算法描述与步骤: 输入:包含n个对象的数据集; 输出:使得取值最小的对应的k值。 (1)根据初步确定簇类个数k的范围; (2)仍然是用K-means算法对的每一个k值分别进行聚类; (3)分别计算不同聚类个数k所对应的的值; (4)找出最小的值,记下对应的k值,算法结束。
改进的动态K-means算法的时间复杂度主要由两部分组成,一部分是生成初始聚类中心的时间,另一部分是迭代所需要的时间。改进的动态K-means算法计算出初始聚类中心需要的时间复杂度为O(K×C×N),其中K为聚类数,C为所有样本数据的个数,N为样本属性。 3 实验与结果分析 ...
对于 K - means 算法,TensorFlow 实现了高效的距离计算、聚类中心更新以及迭代过程的优化;在自组织映射(SOM)算法中,对权重初始化、邻域函数定义、权重更新等关键环节进行了优化设计。这种基于 TensorFlow 的算法改进不仅提高了算法执行效率,还为复杂数据环境下的分析提供了新的思路。
启发式k-means聚类算法的改进研究 殷丽凤,栗庆杰 (大连交通大学 软件学院,辽宁 大连 116028) 摘要:启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算...