7.算法优化
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k-means算法小结
优点：
- 1.原理简单（靠近中心点），实现容易
- 2.聚类效果中上（依赖k的选择）
- 3.空间复杂度o(N)， 时间复杂度o(IKN)
缺点：
- 1.对离群点，噪声敏感
- 2.很难发现大小差别很大的簇及进行增量计算
- 3.结果不一定是全局最优，只能保证局部最优（这个与K的个数和初值的选取有关）
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Canopy算法小结
优点：
- 1.K-means对噪声抗干扰弱，通过Canopy对比，将较小的NumPoing的Cluster直接去掉有利于抗干扰。
- 2.Canopy选择出来的k更精准
- 3.只是针对每个Canopy的内做K-means聚类，减少相似计算的数量
缺点:
- 算法中T1、T2的确定问题，依然可能落入局部最优解
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K-means++
kmeans++目的，让选择的质心尽可能的分散
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二分k-means
- 1.所有点作为一个簇
- 2.将该簇1分为2
- 3.选择能最大限度降低聚类代价函数（也就是误差平方和）的簇划分为两个簇
- 4.重复进行，知道簇的数目等于用给定的数目k为止
隐含的一个原则：
因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能，则该值越小表示数据点越接近质心，聚类效果越好。所以需要对误差平方和最大的簇再进行一次划分，因为误差平方和越大， 表示该簇聚类效果越不好，越有可能是多个簇被当成了一个簇，所以我们首先需要对这个簇进行划分。
二分K均值算法可以加速k-means算法的执行速度，因为它的相似度计算少了并且不受初始化问题的影响，因为这里不存在随机点的选取，切每一步都保证了误差最小。
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k-medoids（K-中心聚类算法）
k-medoids-和K-means是有区别的，不一样的地方在于中心点的选取
- k-means中，将中心点取为当前cluster中的所有数据点的平均值，对异常点很敏感
- k-medoids中，将从当前cluster中选取到其他所有点的距离之和最小的点作为中心点
算法流程：
1)总体n个样本中任意选取k个点作为medoids
2)按照与medoids最近的原则，将剩余的n-k个点分配到当前最佳的medoids代表的类中
3)对于第i个类中除对应medoids中外的所有其他点，按顺序计算当其为新的medoids时，代价函数的值，遍历所有可能，选取代价函数最小时对应的点作为新的medoids
4)重复2-3步骤，知道所有的medoids点不再发生变化或者已达到设定的最大迭代次数
- k-medoids对噪声鲁棒性好。但只能对小样本起作用，样本大速度就太慢了。所以用k-means比k-medoids更实用。
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Kernel k-means
kernel k-means实际上，就是将每个样本进行一个投射到高维空间的处理，然后再将处理后的数据使用普通的k-means算法思想进行聚类。
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ISODATA
类别数目随着聚类过程而变化；
对类别数会进行合并，分裂，
“合并”：（当聚类结果某一类中样本数太少，或两个类间的距离太近时）
“分裂”：（当聚类结果中某一类的类内方差太大，将该类进行分裂）
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Mini Batch K-Means
适合大数据的聚类算法
大数据量是什么量级？通常当样本量大于1万做聚类时，就需要考虑选用Mini Batch K-Means算法。
Mini Batch KMeans使用了Mini Batch（分批处理）的方法对数据点之间的距离进行计算。
Mini Batch计算过程中不必使用所有的数据样本，而是从不同类别的样本中抽取一部分样本来代表各自类型进行计算。由于计算样本量少，所以会相应的减少运行时间，但另一方面抽样也必然会带来准确度的下降。
该算法的迭代步骤有两步：
(1)从数据集中随机抽取一些数据形成小批量，把他们分配给最近的质心
(2)更新质心
与Kmeans相比，数据的更新在每一个小的样本集上。对于每一个小批量，通过计算平均值得到更新质心，并把小批量里的数据分配给该质心，随着迭代次数的增加，这些质心的变化是逐渐减小的，直到质心稳定或者达到指定的迭代次数，停止计算。
来源：CSDN
作者：王涛涛.
链接：https://blog.csdn.net/WangTaoTao_/article/details/104044416