机器学习15-2(Mini Batch Kmeans)

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简介

  • 除了K-Means快速聚类意外,还有两种常用的聚类算法
    • 能够进一步提升快速聚类的速度的 Mini Batch K-Means 算法
    • 能够和K-Means快速聚类形成性能上互补的算法 DBSCAN 密度聚类

Mini Batch K-Means

  • 非常抱歉,需要先来一段理论基础做铺垫,速览即可!
  • 在 K-Means 的基础上增加了一个 Mini Batch 的抽样过程,每轮迭代中心点时,不再代入全部数据、而是代入抽样的Mini Batch进行计算
    • 第一轮先随机选出中心点,一般用 kmeans++ 选 ,更稳
    • 从数据集中随机抽取一些数据(batch_size),把他们分配给最近的质心
    • 根据小批量数据划分情况,更新质心
    • 停止迭代的条件也有所不同
  • <

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-505975.html

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