K均值聚类算法
计算效率高:时间复杂度近似为线性,对于大规模数据集可以较快地得到结果。可解释性强:结果(即聚类中心)具有很好的可解释性。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...
Code:Vision HGNN: 超图识别Imagenet|聚类|top|大模型|神经网络...
DHGNN[32]使用K均值和k近邻来自适应地构建超图。HERALD[77]优化超图拉普拉斯矩阵。这些方法优化超图结构,但面临诸如非凸性和高计算成本等缺点。动态超图结构中的传统的非凸优化会导致收敛问题,而高时间复杂度,特别是在DHSL[79,78]中,引起了在迭代优化期间超图更新的时间效率问题。3.方法:一幅图像值...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
对于一些好的K值,K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。优点理论成熟,思想简单,既可以用来做分类也可以用来做回归;可用于非线性分类;天生支持多分类训练时间复杂度为O(n);对数据没有假设,准确度高,对outlier不敏感;缺点计算量大;当数据量比较大或者数据的特征比较多时,预测过程的时间效率太低样本...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering)、DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)、高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)等。其中,K均值聚类算法(通常称为K-means算法)的早期版本由StuartLloyd在1957年提出。他的研究是为了优化通信系统...
基于用户业务感知的有线宽带智能运维解决方案
异常检测算法的思路是找出与“正常值”不一样的“异常点”或“异常区段”,主要方法包括:根据统计学原理的算法,如3-Sigma、ARIMA、EWMA、Holt-Winters、Prophet等;为减少大量的手动算法和参数选择,可使用KNN、K-means、LOF、OCSVM、iForest等传统机器学习算法;针对多维指标时序,可尝试利用VAE、GAN、LSTM、CNN技术的Do...
一文读懂K均值(K-Means)聚类算法
3.K-Means算法的时间复杂度众所周知,算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度,时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量,常用大O符号表述;而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间(www.e993.com)2024年9月19日。如果一个算法的效果很好,但需要的时间复杂度和空间复杂度都很大,那将会在算法的效果和所需的计算成本之间进行权衡。
8个常见的机器学习算法的计算复杂度总结
8、K-means聚类:n=训练样本数,f=特征数,k=簇数,i=迭代次数训练时间复杂度:O(n*f*k*i)运行时空间复杂度:O(n*f+k*f)作者:RafayQayyumMOREkaggle比赛交流和组队加我的微信,邀你进群喜欢就关注一下吧:点个在看你最好看!
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MiniBatchKMeans但是当面对海量数据时,K均值在算法稳定性、效率和准确率(相对于真实标签的判别)上表现非常好,并且在应对大量数据时依然如此。它的算法时间复杂度上界为O(nkt),其中n是样本量、k是划分的聚类数、t是迭代次数。当聚类数和迭代次数不变时,K均值的算法消耗时间只跟样本量有关,因此会呈线性增长趋势。
数字化观察(96)| 量子聚类算法在银行智慧运营场景中的应用
实现了Lloyd提出的量子K-means算法;2017年,刘雪娟等人通过量子并行方案和量子搜索算法来提高K-means算法的效率,并证明了在一定条件下,量子K-means算法在时间和空间复杂度方面都存在明显优势;2021年,李玥等人利用量子粒子群优化算法的全局搜索能力强、收敛速度快等优势,提出了改进量子粒子群的K-means聚类算法,该改进算法...
抢鲜看|《电工技术学报》2022年第3期目次及摘要
摘要:高倍率磷酸铁锂电池的机理建模对电池设计与应用管理具有重要意义。针对当前机理模型存在全阶形式复杂度高、简化形式在高倍率下难拟合的问题,将简化的准二维(P2D)电化学模型与双状态热模型结合,建立电化学-热耦合简化机理模型,并通过参数辨识实现了模型在10~40C高倍率、宽范围下的实际放电曲线拟合。基于辨识后...