K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类...
9.2 K-Means与TF-IDF的结合应用 结合K-Means 算法和 TF-IDF 向量化的方法在文本聚类中广泛应用,有效地将相关文档聚集在一起,便于后续的文本分析和信息检索。 9.3 文本聚类的实际案例分析 案例分析可以展示 K-Means 算法在文本聚类中的应用效果,如新闻文章分类、社交媒体帖子分析等,展示如何从大量文本中提取有用信息...
(2)init :{‘k-means++’, ‘random’ or an ndarray} ,质心的选择方式, 默认为‘k-means++’. ‘random’:随机选取k个质心. ‘k-means++’ :普通版KMeans的优化版,随机选取一个质心后,计算所有样本到质心1的距离,然后根据距离选取新的质心2,接着计算样本到最近质心的距离,再选出质心3,重复计算距离,直...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T),其中k是超参数,即所需要输入的簇数,n是整个数据集中的样本量,T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下,KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p),其中n是整个数据集中的样本量,p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
K-Means++是对K-Means随机初始化质心方法的优化。 策略如下: a、从数据中随机选择一个点作为第一个聚类中心 μ1 b、对数据集中的每个点 xi,计算它与已选择聚类中心中最近聚类中心的距离 c、选择一个新的数据点作为新的聚类中心,选择的原则为:D(x)较大的点被选择作为聚类中心的概率大 ...
这些改进也可以简称为K-means++算法,帮助算法本身在有限个样本点中选取合适的“种子质心” 而针对K-means的聚类簇个数初始指定问题,小编所熟知的就是通过一些交叉验证和指定一个合适的类簇指标,比如平均半径或直径,只要我们假设的类簇的数目等于或者高于真实的类簇的数目时,该指标上升会很缓慢,而一旦试图得到少于真实...
k-means(k-均值)属于聚类算法之一,笼统点说,它的过程是这样的,先设置参数k,通过欧式距离进行计算,从而将数据集分成k个簇。为了更好地理解这个算法,下面更加详细的介绍这个算法的思想。算法思想 我们先过一下几个基本概念:(1) K值:即要将数据分为几个簇;(2) 质心:可理解为均值,即向量各个维度取...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: ...
K-Means是个简单实用的聚类算法,这里对K-Means的优缺点做一个总结。 优点 1)原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2)聚类效果较优。 3)算法的可解释度比较强。 4)主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 缺点 1)K值的选取不好把握 2)对于不是凸的数据集比较难收敛 ...