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《机器学习实战》(十)——k-means、k-means++、二分K-means

k-means原理创建K个点作为起始质点。每次迭代如下: 将各个数据点分配到离它距离最近的质点的簇。全部分配后,用各个簇中的数据点的位置均值来更新质点的位置。 2.94733630000000042.6265298999999995 3.108680152.80293085 -2.7315145999999997—————————————————————————————————————————————— *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。 的距离D(x) 3.选择一个新的数据点作为新的聚类中心,选择的原则是:D(x)较大的点,被选取作为聚类中心的概率较大 4.重复2和3直到k个聚类中心被选出来 5.利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means

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K-means

K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。   聚类方法1.K-means2.DBSCAN聚类3.DBSCAN笑脸聚类k-means (无监督)概念理解kmeans算法又名k均值算法。 3、算法 k-means算法输入:簇的数目k和包含n个对象的数据库。输出:k个簇,使平方误差准则最小。算法步骤:1.为每个聚类确定一个初始聚类中心,这样就有K 个初始聚类中心。 K-means算法分析1、k-means算法的性能分析主要优点:是解决聚类问题的一种经典算法,简单、快速。对处理大数据集,该算法是相对可伸缩和高效率的。

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    K-means改进算法(一):K-means++

    在普通的K-means算法中,会存在以下的缺点:1). 只能收敛到局部最优,受到初始值较大; 2). K不确定,需自己确定; 3). 受noise影响较大。 为了改进k-means算法,出现了K-means++,ISODATA和Kernel K-means等方法。其中K-means++算法是对初始值选择进行了改进。 普通k-means算法的步骤大概如下所示(假设k=3):? 普通的K均值算法是随机选取K个点作为聚类的中心,而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心,其基本的思想是,K个初始聚类中心相互之间应该分得越开、离得越远越好(图片来自https:www.cnblogs.comyixuan-xup6272208

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    K-means算法的改进:K-means++

    由于 K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取而有所区别,因此有提出这种算法的改进: K-means++ 。算法步骤其实这个算法也只是对初始点的选择有改进而已,其他步骤都一样。 选出初始点后,就继续使用标准的 k-means 算法了。效率K-means++ 能显著的改善分类结果的最终误差。 python实现这里只说明初始点筛选的代码,因为其他步骤和k-means 一样:???

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    【技术分享】k-means、k-means++以及k-means||算法分析

    本文原作者:尹迪,经授权发布 | 导语 本文会介绍一般的k-means算法、k-means++算法以及基于k-means++算法的k-means||算法。 1 k-means算法原理分析 k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。 第一个缺陷我们很难在k-means算法以及其改进算法中解决,但是我们可以通过k-means++算法来解决第二个缺陷。 2 k-means++算法原理分析 k-means++算法选择初始聚类中心的基本原则是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 3 k-means||算法原理分析 k-means||算法是在k-means++算法的基础上做的改进,和k-means++算法不同的是,它采用了一个采样因子l,并且l=A(k),在spark的实现中l=

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    聚类算法之——k-means,k-means++,Minibatch kmeans

    聚类算法之——k-means,k-means++,Minibatch kmeans原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心,而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心:假设已经选取了

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    浅读K-means

    在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题  K-Means算法主要解决的问题如下图所示。 于是就出现了K-Means算法。? 工作原理K-MEANS算法  输入:聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库。  输出:满足方差最小标准的k个聚类?   算法缺点k-means 算法缺点① 在 K-means 算法中 K 是事先给定的,这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。 ② 在 K-means 算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化。 参考博客:http:www.csdn.netarticle2012-07-032807073-k-means

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    k-means算法

    K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。其中K值是目标聚类个数。

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    K-Means聚类

    版权声明:本文为博主-姜兴琪原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details...

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    K-means算法

    k-means 算法k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离 扩展k-means(SpectralClustering)from sklearn.datasets import make_moonsX, y = make_moons(200, noise=.05, 很明显这样划分有问题对于make_moons的数据不推荐直接用k-means引出SpectralClustering光谱聚类from sklearn.cluster import SpectralClusteringmodel 实例:k-means on digits (手写字体)不是深度学习的MNIST手写体识别。

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    k-means聚类

    算法简介K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 算法过程如下: 1. 从N个样本随机选取K个样本作为质心 2. ~3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束 注:这里的距离我们一般采用欧式距离Matlab实现kmeans算法实现function = kmeans( X, k )% KMEANS K-Means

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    13聚类K-means

    ----13.2K 均值算法 K-Means AlgorithmK-均值是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组算法步骤综述K-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成 K-means 算法接收两个输入,一个是 K 值即聚类中簇的个数, 一个是 一系列无标签的数据,使用 N 维向量 X 表示?算法图示? K-means 算法步骤与优化函数对于 K-means 算法中的 簇分配(将每个样本点分配到距离最近的簇) 的步骤实际上就是在最小化代价函数 J,即在 固定的条件下调整 的值以使损失函数的值最小。 对于 K-means 算法中的 移动聚类中心(将聚类中心移动到分配样本簇的平均值处) ,即在 固定的条件下调整 的值以使损失函数的值最小。? 改进初始化方式--多次随机初始化假如随机初始化 K-means 算法 100 (一般是 50-1000) 次之间,每次都使用不同的随机初始化方式,然后运行 K-means 算法,得到 100 种不同的聚类方式

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    K-Means算法实例

    data,c=y,cmap=cm)plt.title(u原始数据分布)plt.grid()plt.show() sklearn.cluster.KMeans( n_clusters=8, init=k-means full’表示用EM方式实现#K-Meansfrom sklearn.cluster import KMeans# n_clusters=kmodel=KMeans(n_clusters=3,init=k-means y_pre=model.fit_predict(data)plt.scatter(data,data,c=y_pre,cmap=cm)plt.title(uK-Means聚类)plt.grid()plt.show

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    K-means聚类算法

    K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。 K-means算法以 欧式距离 作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用 误差平方和 准则函数作为聚类准则函数。 K-means 百度百科K-means聚类算法的实质简单来说就是 两点间的距离 ,计算步骤为:第一步--获取坐标点本文随机生成26个字母在 0-100 的坐标点:{V: {y: 81, x: 61},

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    K-means 聚类算法

    K-means 实现过程K-means 聚类算法是一种非监督学习算法,被用于非标签数据(data without defined categories or groups)。 K-means 的缺点需要提前确定 K 的选值或者需尝试很多 K 的取值数据必须是数字的,可以通过欧氏距离比较对特殊数据敏感,很容易受特殊数据影响对初始选择的质心中心(centers)敏感K-means K-means :聚类算法用于非监督学习使用无标签数据需要训练过程K-NN:分类算法用于监督学习使用标签数据没有明显的训练过程基于 Rapid Miner 的 K-means 实践问题阐述 在经典的 Iris Dataset 中,使用 K-means 算法将虹膜类植物进行聚类。 Introduction to K-means Clustering . K Means Clustering | Day 43 - 100 Days of ML Code

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    图解K-Means算法

    图解K-Means算法 本文中介绍的是一种常见的无监督学习算法,名字叫做K均值算法:K-Means算法。 K-Means算法在无监督学习,尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。 Python实现K-Means 下面讲解一种利用Python实现k-means算法的代码: import numpy as npimport pandas as pdimport random # 随机模块 、elkan K-Means(距离优化) 在传统的K-Means算法中,在每轮迭代中我们都需要计算所有的样本点到质心的距离,这样是非常耗时的。 3、Mini Batch K-Means算法(大样本优化) 在传统的K-Means算法中,要计算所有的样本点到所有的质心的距离。现在大数据时代,如果样本量非常大,传统的算法将会非常耗时。 Mini Batch K-Means就是从原始的样本集中随机选择一部分样本做传统的K-Means。这样可以避免样本量太大的计算难题,同时也加速算法的收敛。

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    聚类K-means算法

    类别最大样本距离:所有样本点之间距离的最大值K-means算法K-means算法是一种无监督的聚类算法,核心目标:将给定的数据划分成K个簇,并且给出每个簇的中心点,即质心。 在未进行K-means前这些数据是没有颜色区分的。这里K-means算法把这些数据分成了三个簇。 K-means算法性能分析K-means算法的缺点需要人工选择K值,未必符合真实数据分布。当我们拿到数据点后需要我们自己来决定需要分成几个类别。受初始值和离群点的影响较为严重,稳定性较差。 K-means算法调优过程K值选择(手肘法)这张图的横坐标表示聚类个数K,纵坐标表示均方误差和J。 K-means算法的改进改进点:对初始值的选择进行优化,采用K-means++算法改进思想:选择第n+1个聚类中心时,距离其他聚类中心越远,被选中的概率越大。

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    图解K-Means算法

    图解K-Means算法本文中介绍的是一种常见的无监督学习算法,名字叫做K均值算法:K-Means算法。K-Means算法在无监督学习,尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。它实现起来非常简单。 算法思想无监督学习在正式介绍K-Means算法之前,我们先解释一下无监督学习。 K-Means(距离优化)在传统的K-Means算法中,在每轮迭代中我们都需要计算所有的样本点到质心的距离,这样是非常耗时的。 3、Mini Batch K-Means算法(大样本优化)在传统的K-Means算法中,要计算所有的样本点到所有的质心的距离。现在大数据时代,如果样本量非常大,传统的算法将会非常耗时。 Mini Batch K-Means就是从原始的样本集中随机选择一部分样本做传统的K-Means。这样可以避免样本量太大的计算难题,同时也加速算法的收敛。

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    聚类(Clustering) K-means算法

    K-means 算法:3.1 Clustering 中的经典算法,数据挖掘十大经典算法之一3.2 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高 需直到k值Reference:http:croce.ggf.brdadosK%20mean%20Clustering1.pdf5.代码 import numpy as np # Function: K Means # ------------- # K-Means is an algorithm that takes in a dataset and a constant # k and returns k centroids range(1, k +1) # Initialize book keeping vars. iterations = 0 oldCentroids = None # Run the main k-means K-means terminates either # because it has run a maximum number of iterations OR the centroids # stop

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    sklearn调包侠之K-Means

    K-Means算法k-均值算法(K-Means算法)是一种典型的无监督机器学习算法,用来解决聚类问题。 算法流程K-Means聚类首先随机确定 K 个初始点作为质心(这也是K-Means聚类的一个问题,这个K值的不合理选择会使得模型不适应和解释性差)。

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