k-means聚类与k-means++
时间: 2025-05-21 14:53:05 浏览: 30
### K-means聚类算法与K-means++初始化方法的区别
#### 基本概念
K-means聚类是一种常见的无监督机器学习技术,旨在将一组对象划分为多个簇,使得同一簇内的成员尽可能相似,不同簇之间的差异最大化。该算法通过迭代调整簇中心的位置来最小化各数据点与其最近簇中心间的距离平方和(SSE)[^3]。
#### 初始质心选择方式的不同
传统K-means算法随机选取若干个观测值作为初始质心,在某些情况下可能导致较差的结果或陷入局部极小值。相比之下,K-means++提供了一种更科学的方法来挑选这些起始位置:
- **K-means**: 随机选定k个样本作为初始质心。
- **K-means++**:
- 第一步是从整个数据集中均匀抽样选出第一个质心;
- 对于后续每一个新的质心c_i, 计算所有未被选作质心的数据点x_j到已知最接近质心d(x_j,c)^2的距离,
并按照概率分布P(x)=d(x)/Σd(y),即离已有质心中较远的点具有更高的权重被选为下一个质心;
- 继续上述过程直到选择了所需的全部k个质心为止。
这种方法有效地减少了由于不良起点造成的次优解风险,提高了找到全局最优的可能性[^1]。
#### 改善后的性能表现
得益于更加合理的初始条件设定策略,K-means++通常能够更快收敛并获得更好的最终分割方案。研究表明,相较于标准版本,改进型不仅降低了计算复杂度还增强了鲁棒性和准确性[^2]。
```python
from sklearn.cluster import KMeans, MiniBatchKMeans
import numpy as np
# 使用sklearn库创建两个不同的模型实例
model_kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='random') # 默认设置下的K-means
model_kmeans_plusplus = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++') # 启用了K-means++初始化选项
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[10, 2], [10, 4], [10, 0]])
# 分别训练两种模型
labels_random = model_kmeans.fit_predict(X)
labels_pp = model_kmeans_plusplus.fit_predict(X)
print("Labels with random initialization:", labels_random)
print("Labels with k-means++ initialization:", labels_pp)
```
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