详解C++ 实现K-means算法
第三步:K-means算法主体K-means算法的主体部分可以进一步拆分为几个小的步骤:初始化、分配点、重新计算质心和检查收敛性。初始化在K-means算法中,我们需要首先选择K个初始质心。在这个简单的实现中,我们随机选择数据集中的K个点作为初始质心。std::vectorcentroids(k);for(inti=0;i<k;++i){c...
K均值聚类算法
收敛速度快:在大多数情况下,K-means算法能够较快速地收敛到局部最优解。优化迭代功能:可以在已经求得的聚类基础上进行迭代修正,提高聚类的准确性。K-means算法的缺点:准确度上比不上有监督学习的算法对噪声和离群点敏感:对噪声和离群点敏感,这些点可能会影响聚类中心的计算。需要预设聚类数目:需要预先设定K值(...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
缺点:不能拟合非线性数据.五、最近领算法——KNNKNN即最近邻算法,其主要过程为:1.计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离,马氏距离等);2.对上面所有的距离值进行排序;3.选前k个最小距离的样本;4.根据这k个样本的标签进行投票,得到最后的分类类别;如何选择一个最佳...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
至于高斯混合模型,有着更早的演进过程,其概念可以追溯到19世纪,但具体由谁提出就不得而知了。本篇,我们就重点来说说聚类算法中的K均值聚类和层次聚类。2.K均值聚类(K-MeansClustering)K均值聚类(K-MeansClustering)是一种经典的聚类算法,其基本原理是将数据点分为K个簇,每个簇由簇中心(通常是簇内所有...
一文读懂 KNN 算法:简单易懂,让你轻松掌握机器学习精髓!
优点简单易实现,可以快速解决多分类问题,并且相对于线性分类算法用一条直线来分割数据的方式来说,KNN对于边界不规则的数据预测效果会更好。缺点KNN对于数据的容错性很低。比如,当待测样本周围的K个数据样本中存在错误样本的时候,就会对预测结果有很大的影响。KNN一般适用于样本数较少的数据集。因为...
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
该算法首先随机初始化模型参数(www.e993.com)2024年9月20日。然后在两个步骤之间迭代:1、期望步(e步):根据观察到的数据和模型参数的当前估计,计算模型相对于潜在变量分布的期望对数似然。这一步包括对潜在变量的概率进行估计。2、最大化步骤(m步):更新模型的参数,以最大化观察数据的对数似然,给定e步骤估计的潜在变量。
最新自动驾驶视觉SLAM方法综述|算法|点云|鲁棒性|人工智能技术...
回环的任务是允许系统基于传感器信息识别当前场景,并在返回原始位置时确定该区域已被访问,从而消除SLAM系统的累积误差(Newman和Ho,2005)。对于视觉SLAM,传统的回环检测方法主要使用单词包(BoW)模型(GalvezLoPez和Tardos,2012),实现步骤为:(i)通过对从图像中提取的局部特征的K-means聚类,构建包含K个单词的单词列表。
k-means聚类算法及matlab实现
function[index,C,sumd]=Kmeans(sample,k,threshold,n)%K均值算法%C:k个簇中心%index:聚类后每个样本的标记%sumd:样本点到相应的簇心的距离%sample:需要进行聚类的样本%k:划分簇的个数%threshold:差异度阈值%n最大迭代次数
大数据技术用户画像之RFM模型和KMeans聚类算法
1、算法原理在正式开始之前,我们可以先通过几个网址来感受一下KMeans的魅力。首先是httpshabal.in/visuals/kmeans/3.html,我们可以通过刷新页面多次,来观察不同的KMeans聚类过程。下图是我把四次不同的结果合并在一起的一个结果。通过观察,我们可以得到初步结论:中心点数量4,起始位置不相同。中心点...
如何用聚类模型(k-means)做数据分析?
k-means是面试常考算法,其算法原理简单,且参数很少,也是业界的常用算法。但是其缺点也很明显,例如其对离群点较敏感、容易产生局部最优(多次随机来解决)、需要提前确定k值、聚类结果依赖初始位置选择等。在接下来的文章中,会继续为大家介绍其他的常用聚类算法,例如层次聚类、密度聚类(dbscan),敬请期待吧~...