Roy_Allen
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机器学习15-2（Mini Batch Kmeans）

文章目录

  • 简介
  • Mini Batch K-Means
  • DBSCAN
    • 基本原理
    • 具体实现

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
  • 此处可以用梯度下降和小批量（Mini Batch）梯度下降之间的差异进行类比
    • 梯度下降过程中，我们代入全部数据构造损失函数，相当于代入全部数据进行参数的更新，就类似于K-Means 代入每个簇

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