聚类 K-means
来源:互联网 发布:淘宝人参怎么这么便宜 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 02:05
K-means 是经典的聚类算法。
1.思想
给定
- 随机标出k个质心, 对每个样本计算出离它最近的质心, 这样就得到了最初的划分。
- 根据已有的划分重新计算每类样本的质心, 于是得到了k个质心的新的位置。
- 对每个样本计算出离它最近的质心, 这样就得到了迭代后的划分。
- 重复步骤2与步骤3, 直至质心的位置变化相对稳定。 此时得到了最终的划分。
图1-1 K-means 迭代步骤的图解
该图中的k=2, 质心用不同颜色的
1.2 复杂度
O(point_count * dimension * center_count * loop), 即 样本个数 * 样本维度 * 聚类k的值 * 循环次数.
2. spherical k-means
spherical ,[‘sferɪk(ə)l], adj. 球形的,球面的;天体的
普通的距离度量用的是 Euclidean Distance, 使用 cosine similarity 的话, 那就是 spherical k-means.
3.备注
Q: 随机选取质心的位置, 会不会影响最终的划分?
A: 待解答。应该是会的.
Q: 如何证明随机选取质心位置,最终一定会收敛?
A : 待解答, 先参考他人博客
Q: 怎么选取一批样本的质心位置?
A: 样本都是用向量表示, 那么用简单的平均法
参考
- quora, How-can-I-use-cosine-similarity-in-clustering-For-example-K-means-clustering
阅读全文
0 0
- 二分K-means聚类,K-Means改进
- K-Means聚类 K-Means Clustering
- 聚类:K-Means
- K-Means 聚类 sample
- 聚类:K-means算法
- OpenCV k-means聚类
- K-means聚类
- Mahout K-means聚类
- K-means聚类
- K-MEANS聚类
- k-means聚类
- k-means聚类
- K-means聚类
- Mahout K-means聚类
- K-means++ 聚类
- 【数据结构】K-means聚类
- 模糊k-means聚类
- K-Means聚类
- java 21点
- Java8的一个小缺点
- 学习Swing组件对话框时犯的低级错误
- 另一个 Flash 调试器可能正在运行。请关闭该调试器以继续操作。(或调试器一直57%状态)
- 修改linux文件夹颜色
- 聚类 K-means
- OBS下的音频知识
- 1134: 字符串转换
- 概率与数理统计学习总结二
- 查询 Maven依赖jar包
- 微信公众号自定义分享功能
- webview之加载H5界面无法调用手机本地图库
- 说说如何使用 HTML5 嵌入音频和视频(媒体标签)
- note_cloud--登录功能