聚類K-Means和大數據集的Mini Batch K-Means算法
過程解析： 在大數據集的情況下還可以使用scikit-learn 提供了MiniBatchKMeans算法，大致思想就是對數據進行抽樣，每次不使用所有的數據來計算，這就會導致准確率的損失。 MiniBatchKmeans 繼承自Kmeans 因為MiniBathcKmeans ...
原文：聚類算法（二）--Kmeans++、elkan K-Means、Mini Batch K-Means、Sequential Leader Clustering
上文原始Kmeans提到，由於Kmeans使用啟發式迭代，所以當初始點不當時，導致得不到全局最優。 Kmeans 這個算法思想也很簡單，與原始Kmeans唯一不同的是選擇初始點的方式。 如圖 假設，我們的樣本如上圖分布，准備選擇 個初始點，即k 。 第一，我隨機選擇了 作為初始點，求所有樣本點與已選擇的聚類中心中最近聚類中心的距離 現在只有點 ，求出其他所有點與點 的距離D xi ，選擇最大的。 ...
2019-05-14 16:13 0 949 推薦指數：
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