摘要: 不管之前介绍的K-means还是K-medoids聚类,都得事先确定聚类簇的个数,而且肘部法则也并不是万能的,总会遇到难以抉择的情况,而本篇将要介绍的Mean-Shift聚类法就可以自动确定k的个数,下面简要介绍一下其算法流程: 1.随机确定样本空间内一个半径确定的高维球及其球心; 2.求该高维球内 阅读全文
posted @ 2018-03-18 18:47 费弗里 阅读(8663) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 前几篇我们较为详细地介绍了K-means聚类法的实现方法和具体实战,这种方法虽然快速高效,是大规模数据聚类分析中首选的方法,但是它也有一些短板,比如在数据集中有脏数据时,由于其对每一个类的准则函数为平方误差,当样本数据中出现了不合理的极端值,会导致最终聚类结果产生一定的误差,而本篇将要介绍的K-me 阅读全文
posted @ 2018-03-18 15:17 费弗里 阅读(23538) 评论(14) 推荐(6) 编辑