k means收斂
在所有的分割式分群法之中，最基本的方法，就是所謂的K-means 分群法（k-means clustering），又稱為Forgy's algorithm [6]。其主要 .... 雖然我們可以證明此方法一定收斂，但是此方法只能找到目標函數的局部最小值（local minimum），我們並無法證明此方法所找到的群聚及群中心會使目標函數到達全域最小值（global minimum）。 , 利用目前得到的分類重新計算群中心 (固定Si 求解群中心ui); 重複step 2,3直到收斂(達到最大疊代次數or 群心中移動距離很小). 初始值設定. 大概了解了「K means」的流程之後. 我們可以發現一開始的群中心是不固定的. 也就是說同一筆資料用「K means」跑10次，10次的結果可能都不同. 讓我們來看一個極端點的例子., K-Means算法的收敛性和如何快速收敛超大的KMeans？ 不多说，直接上干货！ 面试很容易被问的：K-Means算法的收敛性。 在网上查阅了很多资料，并没有看到很清晰的解释，所以希望可以从K-Means与EM算法的关系，以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹，下次不要再掉坑啊。, 固定數據點的分配，更新參數（中心點）μkμk: 所以，答案有了吧。為啥K-means會收斂呢？目標是使損失函數最小，在E-step時，找到一個最逼近目標的函數γγ；在M-step時，固定函數γγ，更新均值μμ（找到當前函數下的最好的值）。所以一定會收斂了. 如何快速收斂超大的KMeans？ 最近，被一個牛人問道了這個問題：超 ..., 说收敛慢的那个注意下kmeans业界用得多的原因之一就是收敛快，现在还能通过分布式计算加速，别的原因有调参就一个K。 缺点大把，其实聚类这种non-supervised 的东西一只被人们诟病。跳几个说说。 1. 调K。虽然只用调一个参数，但是clustering的几个metrics，gap statistic，silhouette statistic，算起来都很慢，很 ...,一般情況下，都使用效率比較高的啟發式演算法，它們能夠快速收斂於一個局部最優解。這些演算法通常類似於通過疊代最佳化方法處理高斯混合分布的最大期望演算法（EM演算法）。而且，它們都使用聚類中心來為資料建模；然而k-平均聚類傾向於在可比較的空間範圍內尋找聚類，期望-最大化技術卻允許聚類有不同的形狀。 k-平均聚 ... , Kmeans 算法收敛不了除了把两次的距离epsilon设置小一些还有什么办法？ - RT 另外这是因为数据分布不像是给定的K个cluster导致的么., ( 而在這次的CASE裏面，因為需要加入權重的概念，所以我們試圖改寫2步驟觀測值分配那邊的算法， 而也因為改寫後不一定能夠收斂，而將收斂條件加上至多執行9999次的分配，已讓程式結束。) K-Means演算法最大的缺點應該就是初始點的決定吧，如果初始的群集中心點設置的不好，很容易導致分群的效果不佳，看 ...,标签（空格分隔）： 机器学习（最近被一波波的笔试+面试淹没了，但是在有两次面试时被问到了同一个问题：K-Means算法的收敛性。在网上查阅了很多资料，并没有看到很清晰的解释，所以希望可以从K-Means与EM算法的关系，以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹，下次不要再掉坑啊。。）EM算法的收敛性1.通过极大似然估计 ... , 淺談Clustering的收斂性. Clustering可以說是三大常見統計問題之一 (另外兩個是regression還有classification) 簡單來說clustering就是當給定一群資料後靠資料點之間的相似性把資料點分成幾個群. (上圖是mean shift clustering). 而進行clustering的方法也有好幾種常見的有k-means clustering, spectral clustering, ...
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 k means收斂 相關參考資料
3-3 K-means 分群法
在所有的分割式分群法之中，最基本的方法，就是所謂的K-means 分群法（k-means clustering），又稱為Forgy's algorithm [6]。其主要 .... 雖然我們可以證明此方法一定收斂，但是此方法只能找到目標函數的局部最小值（local minimum），我們並無法證明此方法所找到的群聚及群中心會使目標函數到達全域最小值（global minimum）。 http://mirlab.org K means 演算法| 學習堅持，堅持學習- 點部落
利用目前得到的分類重新計算群中心 (固定Si 求解群中心ui); 重複step 2,3直到收斂(達到最大疊代次數or 群心中移動距離很小). 初始值設定. 大概了解了「K means」的流程之後. 我們可以發現一開始的群中心是不固定的. 也就是說同一筆資料用「K means」跑10次，10次的結果可能都不同. 讓我們來看一個極端點的例子. https://dotblogs.com.tw K-Means算法的收敛性和如何快速收敛超大的KMeans？ - 大数据和AI躺 ...
K-Means算法的收敛性和如何快速收敛超大的KMeans？ 不多说，直接上干货！ 面试很容易被问的：K-Means算法的收敛性。 在网上查阅了很多资料，并没有看到很清晰的解释，所以希望可以从K-Means与EM算法的关系，以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹，下次不要再掉坑啊。 http://www.cnblogs.com K-Means算法的收斂性和如何快速收斂超大的KMeans？ - 掃文資訊
固定數據點的分配，更新參數（中心點）μkμk: 所以，答案有了吧。為啥K-means會收斂呢？目標是使損失函數最小，在E-step時，找到一個最逼近目標的函數γγ；在M-step時，固定函數γγ，更新均值μμ（找到當前函數下的最好的值）。所以一定會收斂了. 如何快速收斂超大的KMeans？ 最近，被一個牛人問道了這個問題：超 ... https://hk.saowen.com k-means聚类算法优缺点？ - 知乎
说收敛慢的那个注意下kmeans业界用得多的原因之一就是收敛快，现在还能通过分布式计算加速，别的原因有调参就一个K。 缺点大把，其实聚类这种non-supervised 的东西一只被人们诟病。跳几个说说。 1. 调K。虽然只用调一个参数，但是clustering的几个metrics，gap statistic，silhouette statistic，算起来都很慢，很 ... https://www.zhihu.com k-平均演算法- 維基百科，自由的百科全書 - Wikipedia
一般情況下，都使用效率比較高的啟發式演算法，它們能夠快速收斂於一個局部最優解。這些演算法通常類似於通過疊代最佳化方法處理高斯混合分布的最大期望演算法（EM演算法）。而且，它們都使用聚類中心來為資料建模；然而k-平均聚類傾向於在可比較的空間範圍內尋找聚類，期望-最大化技術卻允許聚類有不同的形狀。 k-平均聚 ... https://zh.wikipedia.org Kmeans 算法收敛不了除了把两次的距离epsilon设置小一些还有什么 ...
Kmeans 算法收敛不了除了把两次的距离epsilon设置小一些还有什么办法？ - RT 另外这是因为数据分布不像是给定的K个cluster导致的么. https://ask.julyedu.com [CASE] K-Means演算法| Ping's blog
( 而在這次的CASE裏面，因為需要加入權重的概念，所以我們試圖改寫2步驟觀測值分配那邊的算法， 而也因為改寫後不一定能夠收斂，而將收斂條件加上至多執行9999次的分配，已讓程式結束。) K-Means演算法最大的缺點應該就是初始點的決定吧，如果初始的群集中心點設置的不好，很容易導致分群的效果不佳，看 ... https://pinglinblog.wordpress. 再论EM算法的收敛性和K-Means的收敛性- CSDN博客
标签（空格分隔）： 机器学习（最近被一波波的笔试+面试淹没了，但是在有两次面试时被问到了同一个问题：K-Means算法的收敛性。在网上查阅了很多资料，并没有看到很清晰的解释，所以希望可以从K-Means与EM算法的关系，以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹，下次不要再掉坑啊。。）EM算法的收敛性1.通过极大似然估计 ... https://blog.csdn.net 淺談Clustering的收斂性« Empirical Filtration
淺談Clustering的收斂性. Clustering可以說是三大常見統計問題之一 (另外兩個是regression還有classification) 簡單來說clustering就是當給定一群資料後靠資料點之間的相似性把資料點分成幾個群. (上圖是mean shift clustering). 而進行clustering的方法也有好幾種常見的有k-means clustering, spec... http://yenchic-blog.logdown.co |