赞
踩
聚类是一种无监督学习方法,旨在将数据集中的样本划分为若干个组,使得同一组内的样本相似度最大,而不同组之间的样本相似度最小。以下是几种常见的聚类方法及其思想、优缺点的介绍:
聚类思想:
优点:
缺点:
聚类思想:
优点:
缺点:
聚类思想:
优点:
缺点:
聚类思想:
优点:
缺点:
聚类思想:
优点:
缺点:
聚类思想:
优点:
缺点:
在实际应用中,选择算法时常常需要在性能和复杂度之间找到平衡。以下是一些算法复杂度较低的聚类算法:
复杂度:
适用场景:
优点:
缺点:
复杂度:
适用场景:
优点:
缺点:
复杂度:
适用场景:
优点:
缺点:
复杂度:
适用场景:
优点:
缺点:
Mini-Batch K-means是一种改进版的K-means算法,它通过使用一个小批量(mini-batch)的数据点而不是整个数据集来计算每个簇的中心。这种方法的主要优点是它减少了计算复杂度,尤其是在处理大数据集时。以下是Mini-Batch K-means算法的基本步骤:
随机选择初始中心:与标准的K-means算法一样,Mini-Batch K-means也需要随机选择K个初始中心。
随机选择数据子集:从整个数据集中随机选择一个小的数据子集,这个子集被称为“mini-batch”。
计算mini-batch中每个数据点与所有中心之间的距离:使用欧几里得距离或其他距离度量来计算每个数据点与所有K个中心之间的距离。
分配数据点:将mini-batch中的每个数据点分配到与其最近的中心所在的簇。
更新中心:根据mini-batch中每个簇的数据点计算新的中心。计算新中心的方法可以是取所有属于该簇的数据点的均值,也可以是其他方法,如取median或中位数。
重复步骤2-5:重复步骤2-5,直到满足某个停止条件,如中心变化小于某个阈值,或者迭代次数达到预设的最大次数。
使用所有数据点重新计算中心:在完成所有mini-batch迭代之后,可以使用所有数据点重新计算每个簇的中心,以确保每个中心都反映了整个数据集的信息。
Mini-Batch K-means的优点是它减少了每次迭代时需要计算的距离数量,从而提高了算法的计算效率。然而,这也可能导致算法收敛到局部最优解,而不是全局最优解。因此,在实际应用中,可能需要多次运行Mini-Batch K-means,每次都使用不同的mini-batch,以找到更好的聚类结果。
对于计算复杂度较低的聚类算法,K-means 和 Mini-Batch K-means 是较好的选择,尤其适用于大规模数据集。尽管它们都有需要预先指定簇数量的缺点,但其简单性和高效性使其在许多实际应用中非常受欢迎。层次聚类(单链)和均值漂移适用于中小规模数据集,虽然计算复杂度相对较高,但在不需要预先指定簇数量的场景中具有优势。
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。