海量数据的KNN分类、Kmeans聚类

针对海量数据，如何进行KNN分类和聚类，比如10万行的数据。

本篇给出基本思路，具体实现未介绍。

问题：如何对海量数据（5000万行）进行分类

分析：进行分类的前提是，已经有相同格式数据分类完毕；接下来，是如何将新的海量数据（5000行），进行合理分类。

思路1：bayes分类，根据数据的特征向量，计算其不同分类下的概率值，取最大概率所属类，即是分类结果。

思路2：KNN分类，计算待分类记录与已分类样本的距离值（如果已分类数量太大，可以用采用数据代替），统计近邻范围内（思想确定的近邻标准距离r）的已分类样本投票结果，选取投票值最大的作为分类结果。

问题：如何对海量数据（5000万行）进行聚类

分析：聚类的前提是，样本数据没有明确的分类归属；接下来，需要对每个样本进行类别划分。

思路1：Kmeans聚类，随机选择一个K值，迭代计算整个样本的聚类结果，画出曲线（K-总误差和），曲线斜率发生明显变化的点，即是最优K值。

思路2：对样本抽样，形成新样本；对新样本进行聚类，将样本分成几类；用决策树对每类提取规则；再返回对所有样本进行分类，最终对所有数据进行了类别确定。

异常点处理：

如果有一个点离其族群质心距离过大，比其他值都要大。

比如：100，这个族群其它点离质心的值都是10以下。

必要时，需要新建一个分类，将其归属到新的分类中。

海量数据的KNN分类、Kmeans聚类相关推荐

二分类最优阈值确定_机器学习-分类和聚类
## 机器学习-分类和聚类.分类和回归.逻辑回归和KNN 分类和聚类的概念: ** 1.分类:使用已知的数据集(训练集)得到相应的模型,通过这个模型可以划分未知数据.分类涉及到的数据集通常是带有标签 ...
kmeans聚类、模糊kmeans聚类和knn分类
本文只是怕自己忘记,所以写下来,如果有不对的地方,欢迎大家指正批评 1.kmeans聚类 (1)算法任务: 你拥有一堆样本点,有K个类别的初始中心点,然后要通过聚类的方式,将所有样本点分为k类. (2 ...
机器学习算法（7）——K近邻(KNN)、K-means、模糊c-均值聚类、DBSCAN与层次与谱聚类算法
1.K-近邻算法(KNN)概述 (有监督算法,分类算法) 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类.但是怎么可能 ...
K-means聚类、KNN算法原理
1 K-means,k均值算法来实现聚类 K-means是一个将数据集分成 K 个类(簇)的聚类算法,类内距离中心点最小,类间中心点距离最大. 1)先随机选取k个中心点 2)遍历所有数据,将每个数据 ...
r k-means 分类结果_《机器学习》之 Kmeans聚类的原理及代码
1 介绍聚类算法是机器学习中经典的无监督学习算法,聚类算法有多种:Kmeans.Kmedians.Mean-shift.DBSCAN.层次聚类.EM等. 本文只介绍Kmeans原理及代码,之后会陆续 ...
基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测
温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长 Wechat / QQ 名片 :) 1. 项目简介网络流量分类或网络流量异常检测,采用基于聚类的机器学习算法,实现异常检测与分类,即划分为正常流量和异 ...
kmeans及模型评估指标_基于K-MEANS聚类模型和RFM价值分类模型的订单交易用户价值分析...
用户数据化运营是互联网运营工作必备工作之一,且产品的生存必须有用户.而会员价价值度是用来评估用户的价值情况,是区分会员价值的重要性模型和参考依据,也是衡量不同营销效果的关键指标之一,我们可以通过复购率 ...
python音频聚类_用K-means聚类算法实现音调的分类与可视化
本文由伯乐在线 - ggspeed 翻译,耶鲁怕冷校稿.未经许可,禁止转载! 英文出处:jared polivka.欢迎加入翻译组. 利用 K-means 聚类算法来聚类和可视化音调 Galvan ...
R语言基于K-means聚类的客户价值分类
RFM模型是一个客户分析的经典模型,是衡量客户价值的重要工具和手段,其中R表示客户最近一次交易时间的间隔,F表示客户购买商品的总数量,M表示客户交易的金额.通常我们将这三个指标的维度分为2份,分出 ...

海量数据的KNN分类、Kmeans聚类

海量数据的KNN分类、Kmeans聚类相关推荐

最新文章

热门文章