分析层次聚类法、Kmeans、isodata、最近邻、最大最小距离等聚类算法关键步骤或关键参数对实验结果的影响
时间: 2023-07-10 11:14:44 浏览: 36
分析层次聚类法:
- 关键步骤:选择距离度量、生成距离矩阵、合并最近的两个簇、更新距离矩阵、重复合并和更新直到满足停止条件。
- 影响实验结果的因素:距离度量的选择、簇合并的策略、停止条件的设置等。
Kmeans:
- 关键步骤:初始化聚类中心、计算每个样本到各个聚类中心的距离、将每个样本分配到距离最近的聚类中心所在的簇、重新计算每个簇的聚类中心、重复以上两个步骤直到满足停止条件。
- 影响实验结果的因素:聚类中心的初始化方法、距离度量的选择、停止条件的设置等。
ISODATA:
- 关键步骤:初始化聚类中心和簇的编号、计算每个样本到各个聚类中心的距离、将每个样本分配到距离最近的聚类中心所在的簇、计算每个簇的平均值和方差、根据方差和簇的大小进行簇的合并和分裂、重复以上步骤直到满足停止条件。
- 影响实验结果的因素:聚类中心的初始化方法、距离度量的选择、方差和簇大小的阈值、停止条件的设置等。
最近邻:
- 关键步骤:初始化聚类中心和簇的编号、对于每个样本,将其分配到距离最近的簇中、重复以上步骤直到满足停止条件。
- 影响实验结果的因素:距离度量的选择、停止条件的设置等。
最大最小距离:
- 关键步骤:初始化聚类中心和簇的编号、计算每个样本与所有聚类中心的最大最小距离、将每个样本分配到距离最小的簇中、重复以上步骤直到满足停止条件。
- 影响实验结果的因素:距离度量的选择、停止条件的设置等。
相关问题
聚类分析kmeans算法步骤
K-means算法是一种常用的聚类分析算法,它的步骤如下:
1. 初始化:随机选择k个初始质心(聚类中心)作为初始的簇中心点。
2. 分配数据点:对于每一个数据点,计算其与各个簇中心的距离,并将其分配给距离最近的簇。
3. 更新质心:对于每个簇,计算该簇内所有数据点的均值,将该均值作为新的簇中心。
4. 重复步骤2和步骤3,直到满足停止条件(例如,簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数)为止。
最终得到的结果是将数据集划分为k个簇,每个簇内的数据点相互之间的距离较小,而不同簇之间的距离较大。这样可以方便地对数据进行分类和分析。
层次聚类算法与kmeans对比分析
层次聚类算法和K-means算法是常用的聚类算法,它们在聚类任务中有一些不同之处。下面是它们的对比分析:
1. 原理:
- 层次聚类算法:层次聚类是一种基于树状结构的聚类方法,它通过计算样本之间的相似度或距离来构建聚类树。可以分为凝聚型和分裂型两种方法。
- K-means算法:K-means是一种迭代的、划分的聚类方法,它将样本划分为K个簇,每个簇由一个质心代表。
2. 聚类结果:
- 层次聚类算法:层次聚类可以得到一个完整的聚类树,可以根据需要选择不同层次的聚类结果。
- K-means算法:K-means只能得到固定数量的簇,每个样本只能属于一个簇。
3. 簇的形状:
- 层次聚类算法:层次聚类对簇的形状没有假设,可以处理任意形状的簇。
- K-means算法:K-means假设簇为凸形状,对于非凸形状的簇效果可能不好。
4. 计算复杂度:
- 层次聚类算法:层次聚类的计算复杂度较高,特别是对于大规模数据集。
- K-means算法:K-means的计算复杂度较低,适用于大规模数据集。
5. 参数选择:
- 层次聚类算法:层次聚类不需要预先指定簇的数量,但需要选择合适的距离或相似度度量方法。
- K-means算法:K-means需要预先指定簇的数量K,且对初始质心的选择敏感。