Python实现基于Elkan优化算法的K-Means聚类模型

最新推荐文章于 2025-08-18 09:19:53 发布

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本文介绍了如何使用Python实现基于Elkan优化算法的K-Means聚类模型，该模型能有效加速聚类过程。文章详细阐述了KMeans类的实现，包括初始化、计算簇中心和预测新数据点标签的方法，并通过实例展示了如何应用该模型进行数据聚类。

Python实现基于Elkan优化算法的K-Means聚类模型

K-Means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分成预定数量的簇。本文将介绍如何使用Python构建基于Elkan优化算法的K-Means聚类模型。Elkan算法是一种改进的K-Means算法，通过有效地计算簇与数据点之间的距离来加速聚类过程。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

接下来，我们可以编写一个KMeans类来实现K-Means聚类算法：

class KMeans:
    def

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优化K-Means聚类算法——基于elkan算法的Python实现

带你成为别人眼中的大佬！

04-23

289

K-Means聚类是一种常见的无监督学习算法，它能将数据集划分为k个类别。但是，当数据集较大时，K-Means算法的计算复杂度会很高。Elkan算法通过距离界限来减少K-Means算法中的计算量。具体地说，它利用单调性来提前结束某些聚类的计算过程，从而降低算法的计算时间。接下来，我们将讲解如何使用Python实现基于elkan算法的K-Means聚类模型。优化K-Means聚类算法——基于elkan算法的Python实现。通过优化K-Means聚类算法，我们能够更加高效地处理大型数据集。

Python构建基于elkan优化算法的K-Means聚类模型

data+scenario+science+insight

09-27

562

Python构建基于elkan优化算法的K-Means聚类模型目录 Python构建基于elkan优化算法的K-Means聚类模型 #elkan优化算法 #sklean中K-Means聚类算法的优化算法选择 #基于elkan优化算法的Kmeans聚类模型 #elkan优化算法 #sklean中K-Means聚类算法的优化算法选择 优化算法的选择，有 auto 、 full 和 elkan 三种选择。 full 就是一般意义上的K-Means算法， elkan ...

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elkan K-Means

zrh_优快云的博客

07-11

4805

在传统的K-Means算法中，我们在每轮迭代时，要计算所有的样本点到所有的质心的距离，这样会比较的耗时。elkan K-Means算法就是从这块入手加以改进。它的目标是减少不必要的距离的计算。elkan K-Means利用了两边之和大于等于第三边,以及两边之差小于第三边的三角形性质，来减少距离的计算。第一种规律是对于一个样本点x和两个质心μj1,μj2。如果我们预先计算出了这两个质心之间的距离D(...

elkan K-Means算法

qq_40500099的博客

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1054

详细记录了elkan kmeans算法在ivfflat当中的计算过程，如何去寻找桶中心

Charles Elkan的快速k-means算法的代码

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Charles Elkan2003年发表的《using the triangle inequality to accelerate k-means》的快速k-means算法的代码

机器学习Elkan K-Means算法原理、实现与应用：优化传统K-Means聚类效率与效果

最新发布

08-18

随后，详细介绍了Elkan K-Means算法如何通过三角形不等式优化距离计算，减少不必要的计算量，从而大幅提升聚类速度。文章还探讨了该算法的适用场景与局限性，特别是在稠密数据集上的优异表现，以及在稀疏数据和有...

K-Means聚类原理及python实现

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1131

K-Means聚类算法理论介绍

【聚类算法】Elkan K-Means算法

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1032

摘要： ElkanK-Means是对传统K-Means的优化算法，通过三角形不等式减少距离计算次数，显著提升聚类效率。其核心原理是利用数学规则跳过不必要的距离比较，适用于稠密数据集（如图像识别、客户分群），但不适合稀疏数据。算法实现需数据归一化，参数调优（如K值选择），并通过轮廓系数等评估效果。实战中，ElkanK-Means在客户分群和图像压缩场景表现优异，未来可结合分布式计算拓展至更大规模数据。

K-means、手肘法与K-means优化（K-means++、elkan-means、mini batch k-means）

我的博客

09-01

7836

一、k-means 1、简介 k-means是一个简单常用的聚类方法，属于无监督学习。通过给定的超参数k，将数据集分成k个簇。k值的选取可以通过交叉验证的方式，多次测试取最优值。示例： k = 3 假设有k个簇，C1、C2、…Ck。簇Ci的均值向量，称为质心或者簇心，表示为：于是我们的目标可以设为，使所有簇内数据到它对应的簇心的距离最小：求E的最小值是一个NP难问题，于是采用迭代方法直到质心收敛。 2、步骤由于k-means算法的计算依赖于距离，所以在聚类前要进行归一化处理 k-means

聚类算法之K-Means，K-Means++，elkan K-Means和MiniBatch K-Means算法流程

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1717

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K-Means原理分析以及其变种算法

wxf_ou的博客

07-21

5342

从K-Means到elkan K-Means，再到Mini Batch K-Means K-Means是最普通的聚类方法，应用面比较广。 elkan K-Means是K-Mean算法的变种，用于简化计算： elkan K-Means原理：规律1.对于一个样本点X和两个质心O1和O2，如果我们预先计算出来了两个质心之间的距离D（O1，O2）如果2D（X，O1）≤D（O1，O2）即可得到D

机器学习笔记（七）聚类算法K-means原理和实践

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1万+

在机器学习领域，除以LR、DT、SVM等为代表的有监督算法外，还有另外一类特殊的存在——无监督算法，其中最为经典就是聚类算法了。聚类算法因为其不需要先验标签，因此在很多领域应用都较为广泛。聚类算法主要有：K-means、DBSCAN、Birch、Spectral clustering、OPTICS等，在本篇文章以及接下来的几篇文章中我们会依次介绍这些算法。 1.K-means原理 K-means的实现比较简单，聚类效果也不错，因此应用比较广泛。对于给定的样本集，K-means按照样本之间的距离大小，将.

Kmeans，Kmeans++，Elkan Kmeans实现解析(Sklearn)

jrh1223的博客

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1 背景 2 Kmeans Kmeans的主要步骤大致分为三步：随机找 k 个点作为质心（种子）；计算其他点到这 k 个种子的距离，选择最近的那个作为该点的类别；更新各类的质心，迭代到质心的不变为止。 3 Kmeans++ Kmeans++则对于Kmeans在初始化起始簇类中心的选取方法上进行了优化，其初始化的核心思想还是基于簇间距离大，簇内距离小的思想来完成的，其步骤如下：输入n个点随机一个点做c1 计算其余点和c1的距离，以距离大小为正比计算概率，选取下一个质心c 重复3，

图解K-Means算法

尤尔小屋

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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。聚类效果也很不错的，因此应用非常广泛。本文将会从以下8个方面进行详细的讲解：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。用一句很通俗的话来解释：是否有监督（supervised），我们只需要看输入的数据是否有标签输入的数据如果带有标签，则是有监督学习，比如K

k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)

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04-19

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K-Means聚类算法原理

相国大人

02-12

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转载自：刘建平：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6164214.html K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-M

k-means聚类算法

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K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如

用scikit-learn学习K-Means聚类

weixin_34245169的博客

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　　　　在K-Means聚类算法原理中，我们对K-Means的原理做了总结，本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。 1. K-Means类概述　　　　在scikit-learn中，包括两个K-Means的算法，一个是传统的K-Means算法，对应的类是KMeans。另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法，对应的类是Mi...

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嗯，用户想了解k-means聚类算法的变体或改进版本。首先，我需要回忆一下常见的改进方法。记得K-means++是改进初始质心选择的，这能避免算法陷入局部最优。然后，还有处理大数据集的Mini Batch K-means，通过使用小...