传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数目k,但是用户一般情况下并不知道取什么样的k值对自己最有利、或者说什么样的k值对实际应用才是最合理的,这种情况下给出k值虽然对聚类本身会比较快速、高效,但是对于一些实际问题来说聚类效果却是不佳的。所以,下面我提出一种确定最佳聚类个数k的方法。 算法描述与步骤:...
一种改进的K-means聚类算法 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...
常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。 主要聚类算法分类 类别包括的主要算法划分的方法K-MEANS算法(K平均)、K-MEDOIDS算法(K中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法)层次的方法BIRCH算法(平衡迭代规约和聚类)、CURE算法(代表点聚类)、CHAMELEON算法(动态模型)基于密度的方法DBSCAN算法(基于...
传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数目k,但是用户一般情况下并不知道取什么样的k值对自己最有利、或者说什么样的k值对实际应用才是最合理的,这种情况下给出k值虽然对聚类本身会比较快速、高效,但是对于一些实际问题来说聚类效果却是不佳的。所以,下面我提出一种确定最佳聚类个数k的方法。 算法描述与步骤:...
1 K-means算法的基本理论 K-means算法有两个阶段,第一个阶段是确定K个中心点,每一类有一个中心点;第二个阶段是把数据集的每个样本点关联到最近的中心点,并由此循环得到新的K个中心点。循环的结果就是中心点位置不断地变动,直到稳定不变,标志着聚类收敛。
在MATLAB中应用K-MEANS算法 数据的预处理 本研究的数据是某高校学生的期末考试成绩,成绩表包括以下字段:x1为“电子商务”科目成绩,x2为“C语言概论”科目基础知识。其中,数据已经经过标准化和中心化的预处理: (1)补充缺失值。对退学、转学、休学、缺考造成的数据缺失采用平均值法,以该科目的平均分数填充。
K-Means++算法实际就是修改了K-Means算法的第一步操作之所以进行这样的优化,是为了让随机选取的中心点不再只是趋于局部最优解,而是让其尽可能的趋于全局最优解。要注意“尽可能”的三个字,即使是正常的K-Means++算法也无法保证百分百全局最优,在说取值原理之后我们就能知道为什么了思路就是我们要尽可能的保证各个...
传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数目k,但是用户一般情况下并不知道取什么样的k值对自己最有利、或者说什么样的k值对实际应用才是最合理的,这种情况下给出k值虽然对聚类本身会比较快速、高效,但是对于一些实际问题来说聚类效果却是不佳的。所以,下面我提出一种确定最佳聚类个数k的方法。
传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数目k,但是用户一般情况下并不知道取什么样的k值对自己最有利、或者说什么样的k值对实际应用才是最合理的,这种情况下给出k值虽然对聚类本身会比较快速、高效,但是对于一些实际问题来说聚类效果却是不佳的。所以,下面我提出一种确定最佳聚类个数k的方法。
1.程序功能描述 K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法...