Кластеризация K-means
-
Основы кластеризации k-средних
- Алгоритм k-средних используется для кластеризации данных в заданное количество кластеров.
- Алгоритм основан на минимизации суммы квадратов расстояний между точками данных и центрами кластеров.
-
История и развитие
- Алгоритм был предложен в 1957 году Максом Куном и Аленом Жерменом.
- В 1967 году Ллойд усовершенствовал алгоритм, сделав его более эффективным.
- Алгоритм широко используется в различных областях, включая машинное обучение и обработку изображений.
-
Сложность и эффективность
- Сложность алгоритма является полиномиальной, но может быть очень высокой в худшем случае.
- Существуют методы для ускорения алгоритма, такие как кэширование и неравенство треугольника.
-
Определение оптимального количества кластеров
- Существуют различные методы для определения оптимального количества кластеров, включая анализ силуэта и статистику пробелов.
-
Вариации и оптимизация
- Существуют различные модификации алгоритма, такие как k-medoids и нечеткая кластеризация.
- Алгоритмы могут быть оптимизированы для различных типов данных, например, для текстовых данных.
-
Методы оптимизации
- Существуют методы, такие как метод Хартигана-Вонга, которые пытаются улучшить локальные минимумы.
- Существуют также методы, которые используют взвешенное по Минковскому k-среднее для оптимизации весов кластеров.
-
Глобальная оптимизация и метаэвристика
- Существуют методы глобальной оптимизации и метаэвристики, которые могут быть использованы для улучшения результатов кластеризации.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.