k-Means / bisecting k-Means

最新推荐文章于 2024-07-05 23:11:55 发布
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本文介绍 k-Means 聚类算法的基本原理及应用过程，包括 k 值的选择、质心初始化、样点分配及质心更新等步骤，并提及该算法可能收敛到局部最小值的问题。

k-Means

  1. k值由用户指定，为簇的个数
  2. 随机生成k个质心c
  3. 对每个样点，选出计算距离最近的质心i, 则样点被分配到第i个簇
  4. 对每个簇，平均簇内的所有样点的坐标，得到质心的坐标ci

k-Means可能收敛到局部最小值

bisecting k-Means

【数据聚类】第三章第三节4：类K-Means算法之二分K-均值算法（bisecting K-Means算法）
快乐江湖的博客
11-07 710
二分K-均值算法（bisecting K-Means）能够最大化程度降低SSE。
【Bisecting K-Means算法】{0} —— Bisecting K-Means算法的简单介绍
Giyn
04-23 1399
K-means算法通常只能收敛于局部最小值，这可能导致“反直观”的错误结果。 因此，为了优化K-means算法，提出了Bisecting K-means算法，也就是二分K-means算法。 Bisecting K-means算法 是一种层次聚类方法。 层次聚类（Hierarchical Clustering）是聚类算法的一种，通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。 Bisect...
kmeans python interation flag_Bisecting k-means聚类算法实现
weixin_26782929的博客
01-27 270
Bisecting k-means聚类算法，即二分k均值算法，它是k-means聚类算法的一个变体，主要是为了改进k-means算法随机选择初始质心的随机性造成聚类结果不确定性的问题，而Bisectingk-means算法受随机选择初始质心的影响比较小。首先，我们考虑在欧几里德空间中，衡量簇的质量通常使用如下度量：误差平方和(Sumof the Squared Error，简称SSE)，也就是要计...
bisecting k-means 算法
franket268的专栏
04-13 1930
最近在研究data minging 中的bisecting k-means
Bisecting KMeans (二分K均值)算法讲解及实现
weixin_33868027的博客
11-19 624
算法原理 由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响，因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进，对初始中心点选取比较严格，各中心点的距离较远，这就避免了初始聚类中心会选到一个类上，一定程度上克服了算法陷入局部最优状态。二分KMeans(Bisecting KMeans)算法的主要思想是：首先将所有点作为一个簇，然后将该簇一分为二。之后选择能最大限度降低聚类代价...
二分k-means算法(Bisecting k-means cluster)python 实现
Big_Pai的博客
03-18 5209
有用请点赞，没用请差评。 欢迎分享本文，转载请保留出处。 代码： # -*- coding:utf-8 -*- # kmeans : Bisecting k-means cluster(二分K-means算法) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def readfile(filename): """...
【Bisecting K-means算法】{1} —— 使用Python实现Bisecting K-means算法并处理Iris数据集
12-21
Bisecting K-means算法是一种改进的K-means聚类方法，它的主要目标是通过迭代过程将数据集分割成多个子集（簇），每个子集由K-means算法生成。这种方法尤其适用于处理大规模数据集，因为它通过递归地二分簇来减少...
Bisecting K-Means 算法与常规 K-Means 算法的性能比较.ipynb
最新发布
12-30
Bisecting K-Means 算法与常规 K-Means 算法的性能比较 本例展示了常规 K-Means 算法与 Bisecting K-Means 算法之间的差异。 当增加 n_clusters 时，K-Means 聚类的结果会有所不同，而 Bisecting K-Means 聚类则建立...
精选资源
Bisectingk-means聚类算法实现
02-26
Bisectingk-means聚类算法，即二分k均值算法，它是k-means聚类算法的一个变体，主要是为了改进k-means算法随机选择初始质心的随机性造成聚类结果不确定性的问题，而Bisectingk-means算法受随机选择初始质心的影响...
结合文献分析K-Means、Bisecting K-Means、层次聚类、均值漂移聚类、OPTICS、DBSCAN
05-19
Bisecting K-Means是一种改进的K-Means算法，它通过不断进行二分来得到最终的聚类结果。每次对一个聚类集合进行二分，找到其中最不相似的两个子集进行分裂，重复此过程直到达到指定的聚类个数为止。该算法相比K-...
实验 Spark ML Bisecting k-means聚类算法使用
10-18
实验 Spark ML Bisecting k-means聚类算法使用，实验文档
Bisecting-K-Means:二等分K-Means模式识别算法
05-26
二等分K均值 二等分K-Means模式识别算法
机器学习算法系列(6)--bisecting-k-means
淡淡的倔强的博客
08-10 1277
本文转载自：bisecting-k-means|endymecy 前言 二分k-means算法是层次聚类（Hierarchical clustering）的一种，层次聚类是聚类分析中常用的方法。 层次聚类的策略一般有两种： 聚合。这是一种自底向上的方法，每一个观察者初始化本身为一类，然后两两结合。 分裂。这是一种自顶向下的方法，所有观察者初始化为一类，然后递归地分裂它们。     ...
二分K-Means（Bisecting K-Means）
...
07-05 2124
二分K-Means（Bisecting K-Means）是一种改进的聚类算法，它是K-Means算法的一种变体。与传统的K-Means算法一次性生成K个聚类不同，二分K-Means通过递归地将一个聚类分裂成两个，直到达到所需的聚类数目。
深入机器学习系列之：Bisecting KMeans
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12-11 918
导读k-means算法分为两步，第一步是初始化中心点，第二步是迭代更新中心点直至满足最大迭代数或者收敛。来源： 星环科技丨作者：智子AI数据猿官网 | www.datay...
【Bisecting K-Means算法】{1} —— 使用Python实现Bisecting K-Means算法并处理iris数据集
Giyn
04-23 788
此处基于Bisecting K-means算法处理Iris数据集 bisecting_kmeans.py模块： import numpy as np class KMeansClassifier(): """初始化KMeansClassifier类""" def __init__(self, k=3, initCent='random', max_iter=500): ...
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二分k-means算法  二分k-means算法是分层聚类（Hierarchical clustering）的一种，分层聚类是聚类分析中常用的方法。 分层聚类的策略一般有两种： 聚合。这是一种自底向上的方法，每一个观察者初始化本身为一类，然后两两结合 分裂。这是一种自顶向下的方法，所有观察者初始化为一类，然后递归地分裂它们   二分k-means算法是分裂法的一种。1 二分k-means的步骤
Pyspark聚类--BisectingKMeans
weixin_46408961的博客
03-12 762
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K-均值聚类算法(K-means algorithm) & 二分K-均值算法(Bisecting k-means algorithm)
Michael20070810625的专栏
05-15 1862
本文主要讲解K例子取源于《Machine Learning in Action》
改进的K-means聚类算法研究与实现
此外，还有基于密度的改进如K-modes（用于分类变量）、K-prototypes（混合型数据）以及结合层次聚类思想的bisecting k-means等。 另一重要改进路径是**鲁棒性增强**。传统k-means对离群点极为敏感，因为其目标是...
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