qq_16608563的博客

在K-Means 算法中，最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响，K-Means++算法的提出，为选择较好的初始聚类中心提供了依据（选择的的初始聚类中心尽可能的远）但是算法中，聚类的类别个数K仍需事先确定，对于类别个数事先未知的数据集，K-Means和K-Means++将很难对其精确求解。Mean Shift 算法，又被称作均值漂移算法，与K-Means算法一样，都是基于聚类中心的聚类算法。优...

原型聚类也称作“基于原型的聚类”，此类算法假设聚类结构可以通过一组原型刻画，在现实任务中极为常见。（“原型”是指样本空间中具有代表性的点）通常情况下，算法先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示、不同的求解方式，将产生不同的算法，下面介绍几种著名的原型聚类算法。k均值算法给定样本集D={x1,x2,……xm}D=\{x_1,x_2,……x_m\}D={x1​,x...

聚类任务在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记样本的学习揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。“无监督学习”任务中，研究最多、应用最广的是“聚类”。聚类试图将数据集中的样本划分成若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念（比如类别）。注意：这些概念对于聚类算法而言事先是未知的，聚类过程仅能自动...

密度聚类K-Means算法、K-Means++ 算法和Mean Shift 算法都是基于距离的聚类算法，基于距离的聚类算法的聚类结果都是球状的簇当数据集中的聚类结果是非球状结构是，基于距离的聚类效果并不好基于密度的聚类算法能够很好的处理非球状结构的数据，与基于距离的聚类算法不同的是，基于密度的聚类算法可以发现任意形状的簇类。在基于密度的聚类算法中，通过在数据集中寻找别低密度区域分离的高密度...