機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用基礎(chǔ) 課件Ch10-4K均值算法優(yōu)化_第1頁
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第十章k均值算法機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用基礎(chǔ)01020304問題引入聚類K均值算法介紹K均值算法優(yōu)化目錄CONTENTS05scikit-learn中的K均值06圖像壓縮K均值算法優(yōu)化04K均值算法優(yōu)化想要優(yōu)化K均值算法的效率問題，大概有兩個(gè)入手點(diǎn)：一個(gè)是樣本數(shù)量太大，MiniBatchK-Means可以解決一個(gè)是迭代次數(shù)過多，則利用K-Means++的方法降低迭代次數(shù)K-Means++假設(shè)已經(jīng)選取了n個(gè)初始聚類中心(0<n<K)，則在選取第n+1個(gè)聚類中心時(shí)：距離當(dāng)前n個(gè)聚類中心越遠(yuǎn)的點(diǎn)會(huì)有更高的概率被選為第n+1個(gè)聚類中心。MiniBatchK-Means用樣本集中的一部分的樣本來做傳統(tǒng)的K-Means，這樣可以避免樣本量太大時(shí)的計(jì)算難題，算法收斂速度大大加快

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