K-Means算法更多的讨论与想法

最新推荐文章于 2024-04-22 21:10:11 发布
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探讨K-Means聚类算法的局限性，特别是在处理非球状分布数据时的问题。文章提出通过预处理特征，使其符合球状分布，以改善聚类效果的方法。

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k-均值算法的一个重要的局限性即在于它的聚类模型。这一模型的中心思想是：得到相互分离的球状聚类，在这些聚类中，均值点趋向收敛于聚类中心。
K-Means聚类得到的分类结果默认了数据关于其类别之间的差异性是随着其欧氏距离的增大而增大的。K-Means聚类无法得到一个差异性与欧氏距离非线性增大的分类结果。 对于这个缺陷，我们可以用预先提取特征，使得特征的分布是球状分布，然后再进行K-Means吗？ 那么问题就会变成，如何将无Label的数据提取出球状分布的特征呢？

臻恒
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了解 K-Means 聚类的工作原理（详细指南）
gongdiwudu的专栏
08-17 2972
K-means 的目标是将一组观测值划分为 k 个聚类，每个观测值分配给均值（聚类中心或质心）最接近的聚类，从而充当该聚类的代表。
随机分布式延迟PSO（RODDPSO）+K-Means算法（Python代码实现）
weixin_46039719的博客
10-29 737
与[34]，[36]和[48]中的离散时间延迟相比，分布式时间延迟具有以下两个优点：1）更好地利用更长（更多累积）的种群进化历史，导致更好的准确性和2）更复杂的动力学行为导致捕获局部最优的可能性更小。与[34]，[36]和[48]中的离散时间延迟相比，分布式时间延迟具有以下两个优点：1）更好地利用更长（更多累积）的种群进化历史，导致更好的准确性和2）更复杂的动力学行为导致捕获局部最优的可能性更小。所提出的基于RODDPSO的聚类算法不依赖于聚类质心的初始状态，从而有助于实现更好的聚类分区。
非监督学习算法K均值(K-Means)探讨
Lunar112的博客
06-28 1316
一 K均值算法介绍及实现 二 改进版本的K均值算法二分K均值算法 三 SKlearn库中的K-Means一. K均值算法介绍及实现K均值算法（K-means)是无监督学习中的一种，其算法简洁容易实现，且Sklearn包中也提供了相应的模块可以直接调用。在<<机器学习实战>>书中，也对该算法进行了介绍。常规的K-means算法在<<机器学习实战>>书中介绍如下：k 均值 是 发现 给定 数据 集
吴恩达机器学习：聚类与降维 （K-means & PCA）总结与作业
weixin_44330777的博客
09-27 6218
（一）聚类：简介K均值算法（ K-Means Algorithm ） 聚类算法将样本聚类分成不同的簇（cluster），其中K-means是最普及的一种聚类算法，它的思想其实就是迭代，假设我们想要将数据聚类成k个簇，其步骤为: 首先选择K个随机的点，称为聚类中心（cluster centroids）；（如图a,b，以K=2为例） 对于数据集中的每个点，按照与聚类中心的距离，将其与距离最近的聚类中心点聚成一类；（如图c） 计算每一个组的平均值（重心位置），将该组所关联的中心点移动到平均值的位置；（
08 机器学习 - Kmeans聚类算法原理
阿甘兄
09-27 1528
1.概述 K-means算法是集简单和经典于一身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。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 2 算法图示 假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。 从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster，其中两个紧凑一些，剩下那个松散一些，如图所示： 我们的...
python argparse用法总结
aa43795381的博客
08-04 802
原文地址：http://www.jianshu.com/p/fef2d215b91d 感谢作者，写的真心好。精炼，简单，易懂 1. argparse介绍 是python的一个命令行解析包，可以编写可读性非常好的程序。 2. 基本用法 prog.py是我在linux下测试argparse的文件，放在/tmp目录下，其内容如下： #!/usr/b...
k-means常见面试题
yanglee0
06-01 4519
总述 关于K-means在面试中常见的问题先汇总一下，下面分别详细说明。 1、简述一下K-means算法的原理和工作流程 2、K-means中常用的到中心距离的度量有哪些？ 3、K-means中的k值如何选取? 4、K-means算法中初始点的选择对最终结果有影响吗？ 5、K-means聚类中每个类别中心的初始点如何选择？ 6、K-means中空聚类的处理 7、K-means是否会一直陷入选择质心的循环停不下来？ 8、如何快速收敛数据量超大的K-means？ 9、K-means算法的优点和缺点是什么？ 一、
k中心点聚类算法伪代码_第十三篇：K-Means 聚类算法原理分析与代码实现
weixin_30114439的博客
01-17 1412
前言在前面的文章中，涉及到的机器学习算法均为监督学习算法。所谓监督学习，就是有训练过程的学习。再确切点，就是有 "分类标签集" 的学习。现在开始，将进入到非监督学习领域。从经典的聚类问题展开讨论。所谓聚类，就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数)。本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现。现实中的聚类分析问题 - 总统大选假设 M 国又开始全民...
K均值聚类--利用k-means算法分析NBA近四年球队实力
黎荣恒的博客
05-04 9170
分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度，然后介绍一种常见的聚类算法——k-mea
【机器学习之路】K-Means算法
weixin_48841772的博客
04-22 972
K-Means是非常基础也是非常有效的一种聚类机器学习算法，即便过去数十年，它也有非常广泛的应用场景。从K-Means开始机器学习之路也是由于这算是我接触的第一个机器学习算法（自认为），由于我是自动化/控制专业的，其实很多机器学习方法我原来是没有接触过的，这也算是我的一个机器学习起点了，虽然讲的人很多啦，但是这个专栏的目的就是和大家一起学习啦，有什么说的不正确的地方还请大家批评指正！
k-means聚类JAVA实例
weixin_30906185的博客
05-30 157
《mahout in action》第六章。 datafile/cluster/simple_k-means.txt数据集如下： 1 1 2 1 1 2 2 2 3 3 8 8 8 9 9 8 9 9 1. k-means聚类算法原理 1、从D中随机取k个元素，作为k个簇的各自的中心。 2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度，将这些元素分别划归到相异度...
kmeans算法
Yuippe的专栏
09-12 1022
// k-means.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include #include #include #define k 3 using namespace std; //存放元组的属性信息 struct Tuple { float attr1; float attr2; }; //计算两个元组的
K-Means算法
cyoutetsu的博客
09-17 702
K-MEANS算法K-MEANS算法用质心定义原型，其中质心是一组点的均值。算法步骤1.随机选择K个点作为初始质心这是一种常见的选择质心的方法，但是簇的质量常常很差 取一个样本，并使用层次聚类技术对它聚类，从层次聚类中提取K个簇，并用这些簇的质心作为初始质心 随机地选择第一个点，或取所有点的质心作为第一个点，选择离已经选取过的初始质心最远的点作为一个个后续的初始质心 二分K均值 使用后处理来修补所产
K-Means 算法
07-17 1483
源地址：http://coolshell.cn/articles/7779.html 最近在学习一些数据挖掘的算法，看到了这个算法，也许这个算法对你来说很简单，但对我来说，我是一个初学者，我在网上翻看了很多资料，发现中文社区没有把这个问题讲得很全面很清楚的文章，所以，把我的学习笔记记录下来，分享给大家。 在数据挖掘中， k-Means 算法是一种 cluster analysis
如何熟悉一个开源项目？
wuce7758的专栏
05-25 384
你有个任务，需要用到某个开源项目;或者老大交代你一个事情，让你去了解某个东西。怎么下手呢？如何开始呢？我的习惯是这样：1.首先，查找和阅读该项目的博客和资料，通过google你能找到某个项目大体介绍的博客，快速阅读一下就能对项目的目的、功能、基本使用有个大概的了解。2.阅读项目的文档，重点关注类似Getting started、Example之类的文档，从中学习如何下载、安装、甚至基本使用该项目所...
kmeans中的k的含义_《K-means》知识点与思考
weixin_31235909的博客
02-01 1842
一、K-means概述K-means方法是非监督学习(Unsupervised learning)中的一种，非监督学习仍然需要数据，但是这些数据无需标签。K-means是一种常见的聚类算法，所谓聚类，即把相似的物体聚集在一起，用于发现数据的规律或模式。聚类可以用于用户分群、图像分割等方面。K-means中的K代表将数据集分为K个类。二、K-means算法K-means的中心思想与监督学习中的kNN...
Kmeans聚类算法详解
热门推荐
思绪无限的博客
05-16 27万+
摘要：本文通过图文详细介绍Kmeans聚类算法的原理和程序实现，以及如何选取类簇中心点。本文首先介绍利用该算法的原理及理解，详细介绍基于MATLAB设计一个自定义的Kmeans函数过程，然后利用该函数对UCI的数据集进行聚类以测试聚类结果。同时对Python及Java的编程实现作一个简单介绍，最后针对Kmeans的不足总结解决办法。后续章节将介绍的主要部分有： Kmeans算法的原理 Kmea...
机器学习之k-means算法详解
平原的博客
07-02 5万+
K-means算法 （无监督算法，聚类算法） 1-1 基本流程 一、概念： 二、主要特点： 三、算法流程： kmeans作用：去除奇异值 小结： 1-2 算法效果衡量标准 一、K值确定： 二、轮廓系数： 三、Canopy算法配合初始聚类： 1、Canopy简介： 2、Canopy+Kmeans： 四、Calinski-Harabasz Index： K-m...
K-means学习心得
weixin_30892987的博客
09-02 1216
机器学习中的一种分类方法。被分类数据是一个n维的向量集合，即n维点集。K代表点集最终被分成K个簇，即K类。means意思是分类方式是向K个中心点聚集，即离某个中心点最近的点为一簇。 步骤： 从点集中挑选K个点作为初始的中心点，最直接的是随机挑选。还有其他的选择方式，这影响着聚类迭代过程的收敛速度 剩余的点计算与K个中心点的距离，得到最近的那个点，作为自己的中心点，加入该点的簇中 对K个簇重新计算...
聚类算法的作用
最新发布
06-12
<think>首先，用户要求我回答关于聚类算法在数据挖掘和机器学习中的作用及应用场景的问题。用户指定了参考站内引用[^1]、[^2]和[^3]，我需要引用这些，并在引用的段落末尾自然地添加引用标识。回顾引用内容：-[^1]:讨论聚类分析在数据挖掘中的应用，特别是在大数据场景中，包括挑战如计算资源消耗、数据维度过高，以及解决方法如数据采样、降维技术等。-[^2]:定义聚类算法作为一种无监督学习方法，涉及将数据分成簇，使同一簇相似、不同簇相异。应用场景包括新闻分组、用户分群、图像分割。-[^3]:描述动态聚类分析用于处理数据流或时序数据，解决概念漂移等问题，基于时间窗口模型和增量算法。系统级指令：1.所有行内数学表达式使用$...$格式。例如，如果有公式，要用$...$。2.独立公式使用$$...$$格式并单独成段。3.LaTeX语法正确。4.使用中文回答。5.生成相关问题。6.回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。此外，在用户可见层：-回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。-保证回答真实可靠。我的回答结构：1.清晰地解释聚类算法在数据挖掘中的作用。2.解释在机器学习中的作用。3.列举应用场景，从引用中提取内容。4.自然地引用标识添加在相关内容末尾。5.最后，生成相关问题。6.确保语言为中文。关键点：-**作用**：聚类是一种无监督学习方法，用于发现数据的自然分组。-在数据挖掘中：用于探索性分析，发现模式和结构，帮助从数据中提取有价值信息。-在机器学习中：用于无监督学习任务，如模式识别、数据压缩、降维。-**应用场景**：从引用中：-大数据分析：用户分群、新闻自动分组（[^2]）。-图像分割（[^2]）。-处理动态数据：数据流或时序数据的聚类（[^3]），如处理概念漂移。-其他常见场景：客户细分、异常检测、文档聚类等。数学表达式：在讨论中，可能有相关概念，如相似性度量（例如，欧氏距离：$d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2}$），但要确保只在必要时使用。生成相关问题：在最后部分，像示例中一样列出几个相关问题。结构回答：1.**介绍聚类算法**：简要定义聚类。2.**在数据挖掘中的作用**：结合[^1]和[^2]。3.**在机器学习中的作用**：结合[^2]和[^3]。4.**应用场景**：列出多样化的场景。5.**结论**：总结重要性。6.**生成相关问题**：基于回答内容。确保引用：例如，在描述聚类定义时引用[^2]，在讨论大数据挑战时引用[^1]，在提及动态聚类时引用[^3]。完整回答大纲：-开头：聚类算法概述。-作用部分：-在数据挖掘：探索未知模式、降维、处理大数据挑战。[^1]-在机器学习：作为无监督学习的核心，用于学习数据结构。[^2][^3]-应用场景：用户分群、图像分割、新闻分组、时序数据分析等。[^1][^2][^3]-结尾总结。-相关问题。相关问题想法（基于用户兴趣）：1.聚类算法的主要类型有哪些？2.如何选择适合特定场景的聚类算法？3.大数据环境下的聚类优化技术有哪些？4.动态聚类如何应用于实际流数据场景？回答语言：中文。</think> ### 聚类算法在数据挖掘和机器学习中的作用及应用场景 聚类算法是一种无监督学习技术，旨在将数据集中的对象划分为若干组（称为“簇”），使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较高的差异性。这种分组过程不依赖于预先定义的标签，而是通过算法自动发现数据的内部结构和模式。下面，我将逐步解释聚类算法在数据挖掘和机器学习中的作用，以及其典型应用场景。回答基于您的提问和相关引用内容，确保引用标识自然地放置在相关描述的末尾[^1][^2][^3]。 #### 1. **聚类算法在数据挖掘中的作用** 在数据挖掘中，聚类算法扮演着“探索性分析”的核心角色。它帮助从海量原始数据中揭示潜在的模式、分布和关联规则，而无需预先知道数据的内在结构。具体作用包括： - **识别未知模式**：自动发现数据中的相似群组，辅助研究人员理解数据的内在分组特性，例如在客户数据中识别消费习惯相似的群体[^2]。 - **降维和噪声处理**：在高维大数据场景下（如社交媒体或传感器数据），聚类可通过减少维度或过滤噪声来提升数据质量。例如，使用主成分分析（PCA）等降维技术结合聚类，可以高效处理高维数据的冗余问题[^1]。 - **支持其他数据挖掘任务**：作为预处理器，聚类为分类、关联规则挖掘等任务提供基础，如通过分组后对簇进行进一步分析以优化决策支持[^1]。 聚类算法在大数据场景中面临挑战（如计算资源消耗和数据维度过高），但通过数据采样、并行计算等方法可以有效提升效率[^1]。 #### 2. **聚类算法在机器学习中的作用** 在机器学习中，聚类是“无监督学习”的核心方法，用于训练模型而不需要标注数据。其主要作用包括： - **学习数据结构**：通过算法自动学习数据的分布特征，例如使用K-means算法（公式：$$\text{argmin}_{S} \sum_{i=1}^{k} \sum_{x \in S_i} \|x - \mu_i\|^2$$，其中$S_i$为簇，$\mu_i$为质心）来最小化簇内距离，帮助模型捕捉数据的本质相似性[^2]。 - **处理动态数据**：在时序数据或数据流场景下，聚类支持适应变化的分析。动态聚类算法（如基于时间窗口模型的方法）能处理概念漂移、新类别出现或旧类别消失，确保模型随数据演化而更新[^3]。 - **作为基础工具**：聚类为其他机器学习任务（如异常检测或特征提取）提供支持，例如通过簇的边界点识别异常数据[^2]。 聚类算法的特点是无需监督信息，使其在缺乏标注的数据集上尤为高效[^2]。 #### 3. **聚类算法的应用场景** 聚类算法广泛应用于真实世界的多个领域，根据引用内容，关键场景包括： - **客户细分与用户分群**：在市场营销中，对用户数据进行聚类（如基于消费行为或地理位置），实现个性化推荐和用户群体划分，帮助企业提升精准营销策略[^2]。 - **新闻自动分组与文档聚类**：在信息检索领域，对新闻文章或文本文档进行聚类（如使用TF-IDF特征），自动将相似主题内容归为一组，提升内容组织和检索效率[^2]。 - **图像分割与计算机视觉**：在图像处理中，聚类算法用于像素分组（例如，基于颜色或纹理特征），实现图像的区域划分和目标识别，如医学图像分割中定位肿瘤区域[^2]。 - **时序数据分析与动态场景**：处理实时数据流，如金融交易或物联网传感器数据，动态聚类能检测事件演变（例如，股票市场中的趋势变化）并适应新数据[^3]。 - **大数据分析和探索性研究**：在科研领域，应用于基因表达数据聚类或社会网络分析，从海量信息中提取有意义的模式和潜在价值[^1]。 此外，聚类在异常检测（如网络入侵检测）、文档主题建模等领域也有重要作用。通过数据采样和降维技术，聚类算法在大数据背景下依然保持高效[^1][^3]。 #### 总结 聚类算法在数据挖掘中作为探索性工具，揭示数据的隐藏结构并辅助决策；在机器学习中，它提供无监督学习的核心机制，适应动态变化和复杂场景。应用场景覆盖商业、科研、技术等多个领域，帮助从用户分群到图像分割等任务中提取洞察[^1][^2][^3]。随着大数据技术的发展，聚类算法将继续在数据驱动决策中发挥关键作用，例如通过增量学习优化效率[^3]。 如果您有其他问题，如特定算法的细节或更多应用实例，请随时提问！ ###
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