kmeans k值确定 matlab,kmeans算法原理以及实践操作(多种k值确定以及如何选取初始点方法)...
kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点。
算法原理:
(1) 随机选取k个中心点;
(2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类;
(3) 更新中心点为每类的均值;
(4) j
空间复杂度o(N)
时间复杂度o(I*K*N)
其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数
为什么迭代后误差逐渐减小:
SSE=
对于
而言,求导后,当
时,SSE最小,对应第(3)步;
对于
而言,求导后,当
时,SSE最小,对应第(2)步。
因此kmeans迭代能使误差逐渐减少直到不变
轮廓系数:
轮廓系数(Silhouette Coefficient)结合了聚类的凝聚度(Cohesion)和分离度(Separation),用于评估聚类的效果。该值处于-1~1之间,值越大,表示聚类效果越好。具体计算方法如下:
对于每个样本点i,计算点i与其同一个簇内的所有其他元素距离的平均值,记作a(i),用于量化簇内的凝聚度。
选取i外的一个簇b,计算i与b中所有点的平均距离,遍历所有其他簇,找到最近的这个平均距离,记作b(i),即为i的邻居类,用于量化簇之间分离度。
对于样本点i,轮廓系数s(i) = (b(i) – a(i))/max{a(i),b(i)}
计算所有x的轮廓系数,求出平均值即为当前聚类的整体轮廓系数,度量数据聚类的紧密程度
从上面的公式,
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