当前位置 > kmeans算法的局限性kmeans算法的局限性分析

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  kmeans算法是什么?

  Kmeans算法是一种基于距离的聚类算法,也叫做K均值或K平均,也经常被称为劳埃德(Lloyd)算法。是通过迭代的方式将数据集中的各个点划分到距离者野丛它最近的簇内,距离指的是数据点到簇中心的脊余距离。Kmeans算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将...

  2024-08-15 网络 更多内容 962 ℃ 664
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  KMEANS算法的终止条件

  KMEANS算法的终止条件可以是以下任何一个:1、没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类。2、没有(或最小数目)聚类中心再发生变化。3、误差平方和局部最小。伪代码选择k个点作为初始质心。repeat 将每个点指派到最近的质心,形成k个簇,重新计算每个簇的质心,until,质心不...

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  KMEANS算法的处理流程

  算法的时间复杂度上界为O(n*k*t), 其中t是迭代次数。 kmeans算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法,属于非监督学习方法。此算法以k为参数,把n 个对象分为k个簇,以使簇内具有较高的相似度,而且簇间的相似度较低。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值(被看作簇的重心...

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  Kmeans的算法缺点

  ① 在 Kmeans 算法中 K 是事先给定的,这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。这也是 Kmeans 算法的一个不足。有的算法是通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目 K,例如 ISODATA 算法。关于 Kmeans 算法...

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  Kmeans聚类算法简介

  类似于Kmeans这样的聚类方法是需要人为指出K的值的,通过(1)得到的Canopy个数完全可以作为这个k值,一定程度上减少了选择k的盲目性。 其他方法如贝叶斯信息准则方法(BIC)可参看文献[4]。 选择适当的初始质心是基本kmeans算法的关键步骤。常见的方法是随机的选取初始中心,但...

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  针对kmeans算法的缺点可以做哪些方面的改进?

  一些可以改进的方面包括:初始化点的选择:可以使用更加有效的方法来选择初始聚类中心,以避免初始聚类中心的选择对结果的影响。相异度度量方法:kmeans算法使用欧几里得距离作为相异度度量方法,但可以使用更加适合某些应用场景的其他相异度度量方法,如余弦相似度、皮尔逊相关...

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  哪些因素影响kmeans算法聚类性能

  工作原理 KMEANS算法的工作原理及流程 KMEANS算法 输入:聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库。 输出:满足方差最小标准的k个聚类。 处理流程 (1) 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心; (2) 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距...

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  kmeans和kmedoid 算法的区别是什么

  KMEANS算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准的k个聚类。 中文名 K均值算法 包 括 输入聚类个数k 以 及 包含 n个数据对象的数据库 目 的 输出满足方差最小标准的k个聚类 目录 1 基本简介 2 处理流程 ▪ kmeans 算法基本步骤 ▪ 算...

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  模糊kmeans算法的模糊因子是怎么回事?

  模糊kmeans算法是kmeans聚类模糊形式。与kmeans算法排他性聚类不同,模糊kmeans尝试从数据集中生成有重叠的簇。在研究领域,这也叫做模糊cmeans算法,可以把模糊kmeans看作kmeans算法的扩展。kmeans致力于寻找硬簇(一个数据集点只属于某=一=个簇)。在一个软聚类算法...

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  Kmeans算法的缺点不包括()

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