建设招聘网站需要注册什么证,代理记账一般多少钱一个月,wordpress七比2,wordpress主题著作权K-maens DBSCAN 与分类、回归任务不同#xff0c;聚类任务事先并不知道任何样本标签#xff0c;通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别#xff0c;使得同类别之间的相似度高#xff0c;不同类别之间的样本相似度低。 K-means 基本思想 K-means算法的基本思想是…K-maens DBSCAN 与分类、回归任务不同聚类任务事先并不知道任何样本标签通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别使得同类别之间的相似度高不同类别之间的样本相似度低。 K-means 基本思想 K-means算法的基本思想是通过迭代寻找K个簇Clusterd的一种划分方案使得聚类结果对应的损失函数最小。 其中损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和 J ( c , μ ) ∑ i 1 M ∣ ∣ x i − μ c i ∣ ∣ 2 J(c,\mu) \sum_{i1}^M|| x_i -\mu_{c_i} || ^2 J(c,μ)i1∑M∣∣xi−μci∣∣2 其中Xi代表第i个样本Ci是Xi所属的簇U代表簇对应的中心点M是样本的总数 具体步骤 K-means的核心目标是将数据集划分为K个簇并给出的每个簇的中心点。具体步骤分为四步
数据预处理。主要将数据标准化、异常点过滤随机选取K个中心点 μ 1 ( 0 ) , μ 2 ( 0 ) , . . . , μ k ( 0 ) \mu_1^{(0)},\mu_2^{(0)},...,\mu_k^{(0)} μ1(0),μ2(0),...,μk(0)定义损失函数 J ( c , μ ) ∑ i 1 M ∣ ∣ x i − μ c i ∣ ∣ 2 J(c,\mu) \sum_{i1}^M|| x_i -\mu_{c_i} || ^2 J(c,μ)i1∑M∣∣xi−μci∣∣2令t012。。。为迭代步数重复以下步骤直到损失函数收敛 对于每一个样本xi将其分配到距离最近的中心 c i t − a r g m i n k ∣ ∣ x i − μ k t ∣ ∣ 2 c_i^t - argmin_k|| x_i - \mu_k^t||^2 cit−argmink∣∣xi−μkt∣∣2对于每一个类中心k重新计算该类的中心 μ k t 1 − a r g m i n μ ∑ i : c i t k b ∣ ∣ x i − μ ∣ ∣ 2 \mu_k^{t1} - argmin_{\mu} \sum_{i:c^t_ik}^b|| x_i - \mu||^2 μkt1−argminμi:citk∑b∣∣xi−μ∣∣2 DBSCAN
寻找核心点形成临时聚类簇。 扫描全部样本点如果某个样本点R半径范围内点数目MinPoints则将其纳入核心点列表并将其密度直达的点形成对应的临时聚类簇。合并临时聚类簇得到聚类簇。 对于每一个临时聚类簇检查其中的点是否为核心点如果是将该点对应的临时聚类簇和当前临时聚类簇合并得到新的临时聚类簇。 重复此操作直到当前临时聚类簇中的每一个点要么不在核心点列表要么其密度直达的点都已经在该临时聚类簇该临时聚类簇升级成为聚类簇。 继续对剩余的临时聚类簇进行相同的合并操作直到全部临时聚类簇被处理。 聚类算法的各自缺点 K-means 问题
第一个就是对簇的数量的选择我们希望指定一个簇数K以使每个点和其最近的簇的距离之和最小。但是在实际情况中我们很难找到一个合适的K值因为我们不知道应该将数据分为几类。Kmeans 算法会把所有的数据点都进行分类但是很多情况下会有一些离群点这些点应该被剔除的但是 Kmeans 算法还是会把它们归为某一类。k均值聚类假设对每个簇来说所有的方向都同等重要。这也就意味着k均值聚类主要适用于球形分布的数据对于其他分布的数据分类可能不好。 DBSCAN缺点如果样本集的密度不均匀、聚类间距差相差很大时聚类质量较差这时用DBSCAN聚类一般不适合。如果样本集较大时聚类收敛时间较长此时可以对搜索最近邻时建立的KD树或者球树进行规模限制来改进。调参相对于传统的K-Means之类的聚类算法稍复杂主要需要对距离阈值ϵϵ邻域样本数阈值MinPoints联合调参不同的参数组合对最后的聚类效果有较大影响。 聚类算法的优点 K-means高效可伸缩计算复杂度接近于线性N是数据量K是聚类总数t是迭代轮数。收敛速度快原理相对通俗易懂可解释性强。 BDSCAN可以对任意形状的稠密数据集进行聚类相对的K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集。可以在聚类的同时发现异常点对数据集中的异常点不敏感。聚类结果没有偏倚相对的K-Means之类的聚类算法初始值对聚类结果有很大影响
