Web2.2 二分K-均值 (bisecting K-means) 为克服 K-均值 算法收敛于局部最小值的问题,有人提出了另一个称为 二分K-均值 的算法.该算法首先将所有点作为一个簇,然后利用 K-means(K=2) 将该簇一分为二。之后选择其中一个簇继续进行划分,选择哪一个簇进行划分取决于对其 … WebApr 23, 2024 · K-means算法通常只能收敛于局部最小值,这可能导致“反直观”的错误结果。因此,为了优化K-means算法,提出了Bisecting K-means算法,也就是二分K-means算法。Bisecting K-means算法 是一种层次聚类方法。层次聚类(Hierarchical Clustering) …
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WebDec 26, 2024 · 能够克服k-means收敛于局部最小的缺点. 二分k-means算法的一般流程如下所示:. (3)使用k-means算法将可分裂的簇分为两簇。. (4)一直重复(2)(3)步,直到满足迭代结束条件。. 以上过程隐含着一个原则是:因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能,该值越小 ... WebDec 6, 2024 · 2.关于K-means算法的问题和改进 K-means的损失函数为数据点与数据点所在的聚类中心之间的距离的平方和,也就是: 其中μ为数据点所在的类别的聚类中心,我们期望最小化损失,从而找到最佳的聚类中心和数据所属的类别。 2.1 陷入局部最小值问题及改进 ... dust shield function
机器学习(六):K-means聚类原理及案例分析 - 简书
WebDec 9, 2015 · Bisecting k-means聚类算法的基本思想是,通过引入局部二分试验,每次试验都通过二分具有最大SSE值的一个簇,二分这个簇以后得到的2个子簇,选择2个子簇的总SSE最小的划分方法,这样能够保证每次二分得到的2个簇是比较优的(也可能是最优的),也就是这2个簇 ... WebBisecting k-means. Bisecting k-means is a kind of hierarchical clustering using a divisive (or “top-down”) approach: all observations start in one cluster, and splits are performed recursively as one moves down the hierarchy. Bisecting K-means can often be much faster than regular K-means, but it will generally produce a different clustering. WebMar 21, 2024 · 二分K-means算法首先将所有数据点分为一个簇;然后使用K-means(k=2)对其进行划分;下一次迭代时,选择使得SSE下降程度最大的簇进行划分;重复该过程,直至簇的个数达到指定的数目为止。实验表明,二分K-means算法的聚类效 … dust shield for tiny