Kmeans++算法的理解

最新推荐文章于 2025-05-19 08:52:29 发布
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本文介绍了一种改进的K-means聚类算法初始化方法——K-means++，该方法通过精心选择初始中心点来提高聚类效果。具体步骤包括：选取初始中心点，计算每个点到最近中心点的距离，并据此挑选新的中心点，直至所有中心点选定。

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1.给定初始点的集合D

2.随机从点集D中选择一个点作为初始的中心点

3.计算每一个点到最近中心点的距离Si

4.求和Si得到Sum

5.取随机值Random(0 < Random < Sum)

6.循环点集D，做Random -= Si运算直到Random < 0,那么点i就是下一个中心点

7.循环3-6，直到取出所有的K个中心点

8.进行K-means算法

K-Means++ 算法
02-20
一种K-Means聚类的增加型算法，消除了K-Means算法进行聚类的不确定性。
K-Means++算法
zhangpinghao的专栏
10-14 1602
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据的实际分布相差很大。既然选择初始的seeds这么重要，那有什么算法可以帮助选择初始的seeds吗？当然
【聚类】K-means++
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wwl412095144的博客
05-19 1805
K-means++ 是 David Arthur 和 Sergei Vassilvitskii 于2007年提出的改进 k-means 初始化方法，旨在通过更合理地选择初始簇心，减少 k-means 对随机初始化的敏感性，加快收敛并降低陷入次优解的风险
K-means++算法
weixin_43212941的博客
11-14 1984
K-means++算法 Kmeans算法的缺陷 Kmeans需要人为地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。（可以使用Kmeans++算法来解决） k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是 ：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x) 选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D(x)较大的点，被选取作为聚类中心的
基于Matlab的Kmeans++聚类算法实现
08-25
1. `kmeans_plusplus_clustering.m`：这是主要的K-means++聚类函数，包含了算法的实现。 2. `init_centroids.m`：该文件可能包含了K-means++初始化质心的具体逻辑。 3. `update_centroids.m`：更新质心的函数，根据...
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03-25
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K-means++算法思想
空字符
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kmeans++算法流程
xys228280987的博客
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1 输入n个点 2 随机一个点做seed1 3 计算其余点和seed1的距离，以距离远近为正比计算概率，产生下一个seed 4 重复3，获得k个seed 5 把每个点划分到最近的中心(分簇) 6 计算每个簇的中心，作为新的中心 7 重复 5,6，直到任意中心移动距离小于阈值(或重复M次)
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