【机器学习】比较分层聚类(Hierarchical Clustering)和K-means聚类算法

简介: 【5月更文挑战第12天】【机器学习】比较分层聚类(Hierarchical Clustering)和K-means聚类算法

image.png

分层聚类与K-means聚类算法的比较

引言

分层聚类(Hierarchical Clustering)和K-means聚类算法是数据挖掘和机器学习中常用的两种聚类方法。它们在聚类过程中采用了不同的策略和方法,各有优劣。本文将对这两种算法进行详细比较和分析,探讨它们的原理、应用场景、优点和局限性。

分层聚类算法

1. 原理简介

分层聚类是一种自下而上(自顶向下)或自上而下(自底向上)的聚类方法。它通过将数据逐步合并或分裂为不同的聚类,最终形成一个层次化的聚类结构。常用的分层聚类算法包括凝聚式聚类(Agglomerative Clustering)和分裂式聚类(Divisive Clustering)。

2. 聚类方法

凝聚式聚类从单个数据点开始,逐步将最相似的数据点合并为一个聚类,直到所有数据点都被合并为一个聚类或达到预设的聚类数量。分裂式聚类则从一个包含所有数据点的聚类开始,逐步将其分裂为更小的子聚类。

3. 距离度量与链接方法

在分层聚类中,距离度量和链接方法是至关重要的。常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等,而链接方法包括单链接、全链接、平均链接等,它们决定了聚类合并或分裂的标准。

4. 优点与局限性

分层聚类的优点包括对数据结构的层次化表示、对噪声和异常值的鲁棒性以及不需要预先指定聚类数量等。然而,分层聚类算法的计算复杂度较高,在处理大规模数据集时可能效率较低。

K-means聚类算法

1. 原理简介

K-means是一种基于质心的聚类算法,它将数据分为K个簇,每个簇的数据点与其质心之间的距离最小化。K-means聚类算法是一种迭代算法,通过交替更新簇的质心和重新分配数据点来最小化目标函数(通常是簇内平方和)。

2. 算法步骤

K-means算法包括初始化和迭代两个主要步骤。初始化阶段,需要选择初始的质心位置;迭代阶段,数据点被分配到最近的质心,然后质心根据新的分配重新计算,直到满足停止条件。

3. 聚类质量评估

确定最优簇数K是K-means聚类中的一个挑战。常用的方法包括肘部法则、轮廓系数等,用于评估不同K值下的聚类质量。

4. 优点与局限性

K-means算法具有计算效率高、易于理解和实现的优点,尤其适用于大规模数据集。然而,K-means对初始质心的敏感性较高,且假设所有簇具有相同的方差,对非球形簇结构不适用。

分层聚类与K-means聚类的比较

1. 算法复杂度

分层聚类的计算复杂度较高,通常为O(n^3),而K-means的计算复杂度通常为O(n K d),其中n为数据点数量,K为簇数,d为数据维度。因此,K-means更适用于大规模数据集。

2. 聚类结果的表现形式

分层聚类生成层次化的聚类结构,可通过树状图(Dendrogram)直观展示;而K-means产生平坦的聚类划分,更容易在二维空间中可视化。

3. 聚类数量的确定

分层聚类不需要事先确定聚类数量,而K-means需要指定簇数K。确定最优K值是K-means聚类的一个关键问题。

4. 对噪声和异常值的鲁棒性

分层聚类对噪声和异常值具有一定的鲁棒性,因为它们不会立即影响整个聚类结构;而K-means对噪声和异常值比较敏感,可能会导致质心偏移或错误的聚类结果。

结论

综上所述,分层聚类和K-means聚类算法各有优劣,在不同的应用场景中有不同的适用性。工程师在选择聚类算法时,应根据数据特点、聚类需求和计算资源等因素综合考虑,以达到最佳的聚类效果。

相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
20分钟掌握机器学习算法指南
在短短20分钟内,从零开始理解主流机器学习算法的工作原理,掌握算法选择策略,并建立对神经网络的直观认识。本文用通俗易懂的语言和生动的比喻,帮助你告别算法选择的困惑,轻松踏入AI的大门。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 Kubernetes
【重磅发布】AllData数据中台核心功能:机器学习算法平台
杭州奥零数据科技有限公司成立于2023年,专注于数据中台业务,维护开源项目AllData并提供商业版解决方案。AllData提供数据集成、存储、开发、治理及BI展示等一站式服务,支持AI大模型应用,助力企业高效利用数据价值。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI训练师入行指南(三):机器学习算法和模型架构选择
从淘金到雕琢,将原始数据炼成智能珠宝!本文带您走进数字珠宝工坊,用算法工具打磨数据金砂。从基础的经典算法到精密的深度学习模型,结合电商、医疗、金融等场景实战,手把手教您选择合适工具,打造价值连城的智能应用。掌握AutoML改装套件与模型蒸馏术,让复杂问题迎刃而解。握紧算法刻刀,为数字世界雕刻文明!
195 6
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于机器学习的人脸识别算法matlab仿真,对比GRNN,PNN,DNN以及BP四种网络
本项目展示了人脸识别算法的运行效果(无水印),基于MATLAB2022A开发。核心程序包含详细中文注释及操作视频。理论部分介绍了广义回归神经网络(GRNN)、概率神经网络(PNN)、深度神经网络(DNN)和反向传播(BP)神经网络在人脸识别中的应用,涵盖各算法的结构特点与性能比较。
|
7月前
|
监控 算法 安全
内网桌面监控软件深度解析:基于 Python 实现的 K-Means 算法研究
内网桌面监控软件通过实时监测员工操作,保障企业信息安全并提升效率。本文深入探讨K-Means聚类算法在该软件中的应用,解析其原理与实现。K-Means通过迭代更新簇中心,将数据划分为K个簇类,适用于行为分析、异常检测、资源优化及安全威胁识别等场景。文中提供了Python代码示例,展示如何实现K-Means算法,并模拟内网监控数据进行聚类分析。
145 10
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
1301 13
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 网络安全
CCS 2024:如何严格衡量机器学习算法的隐私泄露? ETH有了新发现
在2024年CCS会议上,苏黎世联邦理工学院的研究人员提出,当前对机器学习隐私保护措施的评估可能存在严重误导。研究通过LiRA攻击评估了五种经验性隐私保护措施(HAMP、RelaxLoss、SELENA、DFKD和SSL),发现现有方法忽视最脆弱数据点、使用较弱攻击且未与实际差分隐私基线比较。结果表明这些措施在更强攻击下表现不佳,而强大的差分隐私基线则提供了更好的隐私-效用权衡。
202 14
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
解锁机器学习的新维度:元学习的算法与应用探秘
元学习作为一个重要的研究领域,正逐渐在多个应用领域展现其潜力。通过理解和应用元学习的基本算法,研究者可以更好地解决在样本不足或任务快速变化的情况下的学习问题。随着研究的深入,元学习有望在人工智能的未来发展中发挥更大的作用。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 新能源
【优化调度】基于matlab粒子群算法求解水火电经济调度优化问题研究(Matlab代码实现)
【优化调度】基于matlab粒子群算法求解水火电经济调度优化问题研究(Matlab代码实现)
|
12天前
|
算法 机器人 定位技术
基于机器视觉和Dijkstra算法的平面建筑群地图路线规划matlab仿真
本程序基于机器视觉与Dijkstra算法,实现平面建筑群地图的路径规划。通过MATLAB 2022A读取地图图像,识别障碍物并进行路径搜索,支持鼠标选择起点与终点,最终显示最优路径及长度,适用于智能导航与机器人路径规划场景。

热门文章

最新文章