ISODATA算法是在k-均值算法的基础上,增加对聚类结果的'合并'和'分裂'两个操作,并 设定算法运行控制参数的一种聚类算法. 全称:Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm 即:迭代自组织数据分析算法 '合并'操作:当聚类结果某一类中样本数太少,或两个类间的距离太近时,进行合并. '分裂'操作:当聚类结果某一类中样本某个特征类内方差太大,将该类进行分裂 算法特点 使用误差平方和作为基本聚类准则 设定指标参数来决定是

1. 与K-均值算法的比较 –K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类,而ISODATA算法则更加灵活: –从算法角度看, ISODATA算法与K-均值算法相似,聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的: –ISODATA算法加入了一些试探步骤,并且可以结合成人机交互的结构,使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类.   2. ISODATA算法基本步骤和思路 (1)  选择某些初始值.可选不同的参数指标,也可在迭代过程中人为修改,以将N个模式样本按指标分配到各个聚类中心中去. (2) 

在之前的K-Means算法中,有两大缺陷:       (1)K值是事先选好的固定的值       (2)随机种子选取可能对结果有影响 针对缺陷(2),我们提出了K-Means++算法,它使得随机种子选取非常合理,进而使得算法更加完美.但是缺 陷(1)始终没有解决,也就是说在K-Means算法中K值得选取是事先选好固定的一个值,当时也提出ISODATA算 法可以找到合适的K,现在就来详细讲述ISODATA算法的原理,并会给出C++代码. Contents    1. ISODATA算法的认识  

  一.概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和Kernel K-means)进行详细介绍,并利用数据集来真实地反映这四种算法之间的区别. 首先需要明确的是上述四种算法都属于"硬聚类”算法,即数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中.与之相对的"软聚类”可以理解为每个样本是以一定的概率被分到某一个类别中. 先简要阐述下上述四种算法之间的关系,已经了解过经典K-means算法的读者应该会有所体会.没有了解过K-means的读者

ISODATA聚类算法的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 参考:Kmeans及ISODATA算法的matlab实现 算法简介:聚类算法:ISODATA算法 数据见:MATLAB实例:PCA降维中的iris数据集,保存为:iris.data,最后一列是类标签. demo_isodata.m clear clc data_load=dlmread('iris.data'); [~,dim]=size(data_load)

2013-12-13 20:00:58    Yanjun K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 对于聚类问题,我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别(即没有指定类标签),而是根据需要设置指定个数类标签的数量(但不知道具体的类标 签是什么),然后通过K-means算法将具有相同特征,或者基于一定规则认为某一些对象相似,与其它

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q

GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个

K-MEANS算法 摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出

K-Means算法的输入N,K和一个size为N的向量组vector.输出K个两两互不相交的向量组.其本质是将给定的向量组划分成K个类别,使得同类别的向量相似度比较大,而不同类别的向量之间的相似度较小.    比如以下这个图,人肉眼能看出有四个点团,但计算机不知道,为了让计算机明白这一点,可以将点的坐标提取到向量组中,而向量之间的相似度定义为点之间的距离的相反数或者倒数.从而将这些点分开.    实现过程:    (1)从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;    (2)根据每个聚类对

K-means是一种经典的聚类算法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心: (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用均值等方法更新该类的中心值: (4)对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值

人生如戏!!!! 一.理论准备 聚类算法,不是分类算法.分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类.聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类. K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值. 算法大致思路:       1.从给定样本中任选几个点作为初始中心(我取k=2)       2.计算其余

在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) K-Means要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图

K-Means算法 K-Means算法的输入N,K和一个size为N的向量组vector.输出K个两两互不相交的向量组.其本质是将给定的向量组划分成K个类别,使得同类别的向量相似度比较大,而不同类别的向量之间的相似度较小.    比如以下这个图,人肉眼能看出有四个点团,但计算机不知道,为了让计算机明白这一点,可以将点的坐标提取到向量组中,而向量之间的相似度定义为点之间的距离的相反数或者倒数.从而将这些点分开.    实现过程:    (1)从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;   

K-Means 算法 在数据挖掘中, k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) K-Means 要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: K-Means 算法

1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 2. 算法大致流程为: 1)随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集) 2)分别计算每个数据点到k个种子点的距离,离哪个种子点最近,就属于哪类 3)重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值) 4)重复2.3步,直到种子

摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Mea

算法过程: 随机选取K个种子点 求所有点到种子点的距离,将点纳入距离最近的种子点群 所有点均被纳入群内后,将种子点移动到种子群中心 重复上述2.3过程,直至种子点没有移动 优缺点: 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据上收敛较慢 思考: k值如何确定? ISODATA算法针对这个问题进行了改进:当属于某个类别的样本数过少时把这个类别去除,当属于某个类别的样本数过多.分散程度较大时把这个类别分为两个子类别(类的自动合并和分裂) Elbow Method:通过绘制K-means代

isodata算法就是先拟定一个预期类,再选取一些聚类中心,通过不断合并或者分裂聚类,达到分类的目的 关键就是在于,如何分裂,合并 要合并或者分裂 必须要确定一些指标 所以第一步就是要确定 某些指标 1.设置参数, a,确定样本 {xn}  , b,设置一个预期的分类数C, c,确定聚类中心的个数Nc,(Nc不一定要等于C) d ,确定每一个类最少数目 e,每个类样本维度的分量维度的标准差 f,类间最小距离 g 合并分裂次数 2.观察样本点与拟定聚类中心的关系 样本点{Xn} 与聚类中心{Nc}

k-menas算法之见解 主要内容: 一.引言 二.k-means聚类算法 一.引言: 先说个K-means算法很高大上的用处,来开始新的算法学习.美国竞选总统,选票由公民投出,总统由大家决定.在2004年出现候选人得票数非常接近,所以1%的选民手中的选票非常关键,决定着总统的归属.那么如何找出这类选民,以及如何在有限的预算下采取措施来吸引他们呢? 答案就是聚类,这就要说到本次要讲到的K-means算法了.通过收集用户的信息,可以同时收集用户满意和不满意的信息:然后将这些信息输入到聚类算法中,就