【聚类算法】MiniBatchKMeans算法

最新推荐文章于 2025-02-04 18:19:18 发布
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MiniBatchKMeans相比KMeans增加了更多参数，如n_clusters指定k值，max_iter设定最大迭代次数，n_init用于多次运行并采样不同数据集初始化，batch_size决定采样集大小影响聚类效果，init选择初始质心方式，init_size设定质心候选样本数，reassignment_ratio控制质心重分配比例，max_no_improvement表示连续未改善聚类效果的次数限制。

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MiniBatchKMeans类主要参数

　　　　MiniBatchKMeans类的主要参数比KMeans类稍多，主要有：

　　　　1) n_clusters: 即我们的k值，和KMeans类的n_clusters意义一样。

　　　　2）max_iter：最大的迭代次数， 和KMeans类的max_iter意义一样。

　　　　3）n_init：用不同的初始化质心运行算法的次数。这里和KMeans类意义稍有不同，KMeans类里的n_init是用同样的训练集数据来跑不同的初始化质心从而运行算法。而MiniBatchKMeans类的n_init则是每次用不一样的采样数据集来跑不同的初始化质心运行算法。

              4）batch_size：即用来跑Mini Batch KMeans算法的采样集的大小，默认是100.如果发现数据集的类别较多或者噪音点较多，需要增加这个值以达到较好的聚类效果。

　　　　5）init： 即初始值选择的方式，和KMeans类的init意义一样。

　　　　6）init_size: 用来做质心初始值候选的样本个数，默认是batch_size的3倍，一般用默认值就可以了。

　　　　7）reassignment_ratio: </

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[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）
杨秀璋的专栏
07-06 1万+
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望
大数据：聚类算法深度解析
流楚丶格念的博客
01-11 1973
聚类分析是一种将数据分成具有相似特征的组的技术。其目标是使组内的数据点相似度最大化，而组间的相似度最小化。这有助于发现数据中的隐藏结构和模式，为进一步的分析和决策提供基础。在聚类分析中，我们将数据点划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点相互之间更为相似。这种相似性是通过一定的距离度量来定义的，常见的包括欧氏距离、曼哈顿距离等。而组间的相似度最小化，则意味着不同簇之间的差异性较大。聚类的过程类似于将一堆未标记的数据分成若干组，使得同一组内的数据点更加相似，例如下面分类结果。
python 增量聚类_适合大数据的聚类算法Mini Batch K-Means
weixin_39737764的博客
12-16 2054
K-Means算法是常用的聚类算法，但其算法本身存在一定的问题，例如在大数据量下的计算时间过长就是一个重要问题。为此，Mini Batch K-Means，这个基于K-Means的变种聚类算法应运而生。大数据量是什么量级？通过当样本量大于1万做聚类时，就需要考虑选用Mini Batch K-Means算法。但是，在选择算法时，除了算法效率(运行时间)外，算法运行的准确度也是选择算法的重要因素。Mi...
机器学习13：聚类Mini Batch K-Means
matafeiyanll的博客
02-05 1260
聚类Mini Batch K-Means Mini Batch K-Means 原理 Mini Batch K-Means算法是K-Means算法的变种，采用小批量的数据子集减小计算时间。这里所谓的小批量是指每次训练算法时所随机抽取的数据子集，采用这些随机产生的子集进行训练算法，大大减小了计算时间，结果一般只略差于标准算法。 该算法的迭代步骤有两步： 1：从数据集中随机抽取一些数据形成小批量，把他...
K-means算法优化：三种进阶方法详解
最新发布
Lostgreen的博客
02-04 1043
收敛速度慢陷入局部最优聚类结果不稳定K-means++通过概率选择随机选择第一个质心计算每个点到最近质心的距离DxD(x)Dx按概率Dx2D(x)^2Dx2选择下一个质心重复直到选出k个质心传统K-means需要每次迭代计算所有数据点，计算开销大。每次迭代随机采样一个小批量（mini-batch）仅用这批数据更新质心引入学习率逐步调整质心位置将数据映射到高维特征空间在高维空间执行K-means使用核技巧避免显式计算高维映射Kxyexp⁡−。
06 聚类算法 - 代码案例二 - K-Means算法和Mini Batch K-Means算法比较
weixin_34366546的博客
12-08 1282
03 聚类算法 - K-means聚类04 聚类算法 - 代码案例一 - K-means聚类05 聚类算法 - 二分K-Means、K-Means++、K-Means||、Canopy、Mini Batch K-Means算法 常规操作： import time import numpy as np import matplotlib.pyplo...
聚类算法之Mini Batch K-Means 算法
jack_jay_du的博客
08-17 5607
定义 Mini Batch K-Means算法是K-Means算法的一种优化方案，采用小批量的数据子集减小计算时间，同时仍试图优化目标函数，这里所谓的小批量是指每次训练算法时所随机抽取的数据子集，采用这些随机产生的子集进行训练算法，大大减小了计算时间，与其他算法相比，减少了k-均值的收敛时间，小批量k-均值产生的结果，一般只略差于标准算法。 Mini Batch KMeans使用了一个种叫做M...
小批量K-均值（Mini Batch K-Means）
...
07-07 1030
小批量K-均值（Mini Batch K-Means）是一种K-Means聚类算法的变种，它旨在处理。传统K-Means算法需要在每一轮迭代中遍历整个数据集，这在数据量巨大时是非常耗时的。Mini Batch K-Means通过每次（即“mini batch”）来更新聚类中心，从而显著减少了计算时间。
K-Means 和 MiniBatchKMeans 聚类算法的比较 .ipynb
12-30
K-Means 和 MiniBatchKMeans 聚类算法的比较 我们要比较 MiniBatchKMeans 和 KMeans 的性能：MiniBatchKMeans 更快，但结果略有不同（参见 Mini Batch K-Means）。 我们将对一组数据进行聚类，首先使用 KMeans，然后...
机器学习（聚类十一）——不同聚类算法在不同数据分布情况下的聚类效果
12-21
本文将探讨在不同数据分布情况下，多种聚类算法的表现及其效率。以下是对标题和描述中涉及的知识点的详细说明： 1. **聚类算法**： - **KMeans**：最常用的聚类算法之一，通过迭代最小化各簇内点的平方误差和来...
MinibatchKmeans——牺牲精度换取效率的一种kmeans改良
toohardp的博客
05-15 1012
毕设搞聚类，研究一下
机器学习/sklearn 笔记：K-means,kmeans++,MiniBatchKMeans，二分Kmeans
qq_40206371的博客
11-22 3058
indices：形状为(n_clusters,) 在数据数组X中选择的中心的索引位置。对于给定的索引和中心，X[index] = center。centers：形状为(n_clusters, n_features) ，k-means的初始中心。sample_weight 是X中每个观测的权重。如果为None，则所有观测都被赋予相等的权重。样本到最近簇中心的平方距离之和，如果提供了样本权重，则按样本权重加权。（也就是KMeans里面fit的内容）类似于使用k_means++来进行。用来选择初始种子的数据。
MiniBatchKMeans简单应用
军军的博客
08-07 2550
MiniBatchKMeans比KMeans快很多，效果也不错，应用于文本聚类如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import print_function import logging import os import re from collections import defaultdict
Lesson 7.2 Mini Batch K-Means与DBSCAN密度聚类
每天进步一点点！
02-16 1823
Mini Batch K-Means 算法原理与实现，DBSCAN 密度聚类基本原理与实践
使用Mini-Batch-K-Means对图像进行压缩
weixin_42660173的博客
09-27 780
针对一张成都著名景点：锦里的图片，通过 Mini Batch K-Means 的方法将相近的像素点聚合后用同一像素点代替，以达到图像压缩的效果。 直接看代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Sep 27 09:31:20 2018 图像压缩--- MiNi-Batch-K-Means方法 原理：相近像素点进行聚类并用同一像...
Kmeans算法的经典优化——mini-batch和Kmeans++
hdx柿子的博客
03-27 684
感谢参考原文-http://bjbsair.com/2020-03-27/tech-info/7090/ mini batch mini batch的思想非常朴素，既然全体样本当中数据量太大，会使得我们迭代的时间过长，那么我们 缩小数据规模 行不行？ 那怎么减小规模呢，很简单，我们随机从整体当中做一个抽样， 选取出一小部分数据来代替整体 。这样我们人为地缩小样本的规模，不就可以提升迭代的速度了？ ...
Minibach kmeans 方法
lv_tianxiaomiao的博客
03-13 1244
kmeans是一个基本的聚类方法，相信学过数据挖掘的都会懂这个算法 不过kmeans在数据量大的情况下会导致计算时间过长的问题， 所以自然而然的就会有相应的提高计算速度的方法出现 其实跟随机梯度下降的方法类似，也就是minibatch方法，基本上都一样 随机梯度下降是使用随机的样本来计算下降的梯度，而不是使用全局梯度 这个好处就是计算快，坏处就是局
聚类分析（三）Mini Batch KMeans算法
chiqi1020的博客
09-26 1984
在当前大数据的背景下，工程师们往往为了追求更短的计算时间，不得不在一定程度上减少算法本身的计算精度，我说的是在一定程度上，所以肯定不能只追求速度而不顾其它。在KMeans聚类中，为了降低计算时间，KMeans算法的变种Mini Batch KMeans算法应运而生。 ...
机器学习之聚类算法（四）Mini Batch K-Means和DBSCAN密度聚类
繁华三千东流水不舍昼夜的博客
08-21 1739
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集（简单点说集合里任意两点连接成的线段中的点也在集合中，那么就是凸集），也可以适用于非凸样本集。
kmeans聚类算法
07-27
为了解决这个问题，MiniBatchKmeans算法被提出。MiniBatchKmeans是对Kmeans的一种优化算法，它在尽量保持聚类准确性的情况下，大幅度降低计算时间。\[1\] MiniBatchKmeans的步骤如下： 1. 从数据集中随机抽取一部分...
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