原文:k-means++

在k means算法里开始选取的聚类中点是随机的,每次都会照成不同的聚类结果。有一个解决方案叫做k means ,可以有效的选择初始聚类中心点。参考 http: theory.stanford.edu sergei papers kMeansPP soda.pdf。 在 白话大数据与机器学习 里使用了sklearn里的KMeans来处理数据, 默认使用的就是k means :训练模型 clf KM ...

2016-08-22 17:02 0 2722 推荐指数:

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K-Means++算法

k-means算法是一种基本的聚类算法,这个算法的先决条件是   1)必须选择最终结果需要聚为几类,就是k的大小。   2)初始化聚类中心点,也就是seeds。   当然,我们可以在输入的数据集中随机的选择k个点作为seeds,但是随机选择初始seeds可能会造成聚类的结果和数 ...

Fri Dec 21 01:40:00 CST 2012 1 17840
K-meansK-means++

K-meansK-means++: 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n个初始聚类中心(0<n<K),则在选取第n+1个聚类中心时:距离当前n个聚类中心越远的点会有更高 ...

Tue Apr 03 04:12:00 CST 2018 0 27476
4. K-MeansK-Means++实现

1. K-Means原理解析 2. K-Means的优化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-MeansK-Means++实现 1. 前言 前面3篇K-Means的博文从原理、优化、使用几个方面详细的介绍了K-Means算法,本文用python语言,详细的为读者实现 ...

Wed Jan 16 03:57:00 CST 2019 0 3108
K-means聚类算法的三种改进(K-means++,ISODATA,Kernel K-means)介绍与对比

一、概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和Kernel K-means)进行详细介绍,并利用数据集来真实地反映这四种算法之间的区别。 首先需要明确的是上述四种算法都属于"硬聚类”算法,即数据集中每一个样本都是被100 ...

Wed Jan 11 11:00:00 CST 2017 12 70959
K-means Algorithm

在监督学习中,有标签信息协助机器学习同类样本之间存在的共性,在预测时只需判定给定样本与哪个类别的训练样本最相似即可。在非监督学习中,不再有标签信息的指导,遇到一维或二维数据的划分问题,人用肉眼就很容易 ...

Sat Nov 16 02:34:00 CST 2013 0 2479
聚类-K-Means

1.什么是K-MeansK均值算法聚类 关键词:K个种子,均值聚类的概念:一种无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析(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 ...

Wed Dec 04 17:03:00 CST 2019 0 354
K均值(K-MEANS)

Kmeans是一种简单的聚类方法,一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。 算法原理 kmeans的计算方法如下:   1 随机选取k个中心点;   2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点,作为一个簇;   3 计算每个聚类 ...

Sat May 30 19:23:00 CST 2020 0 627
K-Means ++ 算法

K-Means ++ 算法 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中 ...

Sun Jun 26 02:04:00 CST 2016 0 4297
 
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