聚类K-Means和大数据集的Mini Batch K-Means算法
过程解析： 在大数据集的情况下还可以使用scikit-learn 提供了MiniBatchKMeans算法，大致思想就是对数据进行抽样，每次不使用所有的数据来计算，这就会导致准确率的损失。 MiniBatchKmeans 继承自Kmeans 因为MiniBathcKmeans ...
原文：聚类算法（二）--Kmeans++、elkan K-Means、Mini Batch K-Means、Sequential Leader Clustering
上文原始Kmeans提到，由于Kmeans使用启发式迭代，所以当初始点不当时，导致得不到全局最优。 Kmeans 这个算法思想也很简单，与原始Kmeans唯一不同的是选择初始点的方式。 如图 假设，我们的样本如上图分布，准备选择 个初始点，即k 。 第一，我随机选择了 作为初始点，求所有样本点与已选择的聚类中心中最近聚类中心的距离 现在只有点 ，求出其他所有点与点 的距离D xi ，选择最大的。 ...
2019-05-14 16:13 0 949 推荐指数：
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