canopy算法优化kmeans

Canopy算法是一种用于优化K-means算法的聚类方法。它通过先进行一次"粗聚类"，确定K-means算法中的k值，来解决K-means算法对于k值敏感的问题。具体来说，Canopy算法通过比较样本点和两个阈值t1和t2的距离来划分聚类中心。首先，选择一个样本点作为第一个聚类中心，然后计算所有样本点与该中心的距离。如果距离小于t1，则将该样本点归为该聚类中心的一部分；如果距离小于t2但大于t1，则将该样本点作为一个新的聚类中心。重复这个过程，直到所有样本点都被归类。这样，通过Canopy算法确定的聚类中心的数量就是K-means算法中的k值。然后，将这个确定的k值代入K-means算法中进行进一步的聚类。这样就可以有效地优化K-means算法并解决k值敏感的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习算法：知道canopy、K-means++、二分K-means、K-medoids的优化原理](https://blog.csdn.net/itcast_cn/article/details/126061877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [canopy+kmeans聚类模式](https://blog.csdn.net/zkkkkkkkkkkkkk/article/details/125674121)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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