K均值演算法(K means)

2021-08-25 12:06:19 字數 857 閱讀 1969

k均值聚類容易實現,但是可能收斂到區域性最小值,影響k-means效果的因素:

:只需要計算資料點與聚類中心的距離,其計算複雜度只有o(n)。

:十分依賴於初始給定的聚類數目;同時隨機初始化可能會生成不同的聚類效果,所以它缺乏重複性和連續性。

偽**:

建立k個點作為起始質心(通常是隨機選擇)

當任意乙個點的簇分配結果發生改變時:

對資料集中的每個資料點:

對每個質心:

計算質心與資料點之間的距離

將資料點分配到距其最近的簇

對每乙個簇,計算簇中所有店的均值並將均值作為質心

為克服k-means收斂於區域性最小值的問題,有人提出了二分k-均值演算法(bisecting k-means)。

偽**:

將所有點看成乙個簇

當簇的數目小於k時

對於每個簇:

計算總誤差

在給定的簇上面進行k-均值聚類(k=2)

計算將該簇一分為二之後的總誤差

選擇使得誤差最小的那個簇進行劃分操作

在scikit-learn中也實現了2種k-means:

應用:

周志華 《機器學習》 9.4 p202

《building machine learning systems with python》 p46

《machine learning in action》

K均值 K means 聚類演算法

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