分区算法有哪些类型？

分区算法主要有两种类型，如下所示：

K 均值聚类 - K 均值聚类是最常见的划分算法。K 均值将数据集中的每个数据重新分配到新形成的聚类中的一个。使用距离或相似性度量将记录或数据点分配到最近的聚类。K 均值聚类使用以下步骤：

  • 可以选择 K 个初始聚类中心 c1、c2、c3 ... ck。

  • 可以将 S 集中的每个实例 x 分配到其中心最接近 x 的聚类。

  • 对于每个聚类，根据该聚类中包含的元素重新计算其中心。

  • 转到 (b) 直到收敛完成。

  • 可以将对象（数据点）分成 K 个聚类。

  • 它用于聚类中心（质心）=聚类中所有数据点的平均值。

  • 可以将每个点分配到其中心最近的聚类（使用距离函数）。

均值的初始值是任意分配的。这些可以随机分配，或者可能使用前 k 个输入项本身的值。收敛元素可以基于平方误差，但它们不需要是。例如，该算法被分配到不同的聚类。其他终止技术只是锁定在固定数量的迭代中。可以包含最大迭代次数以确保即使没有收敛也能停止。

算法

输入

D = {t1t2 ... tn} // Set of elements
k // Number of desired clusters

输出

K // Set of clusters

K 均值算法 -

为均值分配初始值 m1m2... mk

重复

将每个项目 ti 分配到均值最近的聚类

计算每个聚类的新均值

直到满足收敛条件

最近邻算法 - 一种类似于单链接技术的算法称为最近邻算法。使用此串行算法，项目被迭代地组合到当前最接近的聚类中。在此算法中，阈值 t 可以确定项目是插入现有聚类还是生成新聚类。

算法

输入

D = {t1t2 ... tn} // Set of elements
A // Adjacency matrix showing distance between elements

输出

K // Set of clusters
Nearest neighbour algorithm
   K1 = {t1};
   K = {K1};
   k = 1;
   for i = 2 to n do
      find the tm in some cluster Km in K such that dis {ti, tm} is the smallest;
      If dis {ti, tm} $\leqslant$ t then
      Km = Km $\cup$ ti
else
k = k + 1;
Kk = {ti}

更新于： 2022 年 2 月 15 日

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