毫升 | Mini Batch K-means 聚类算法

简介

Mini Batch K-means 聚类算法是基于 K-means 算法的一种优化版本。它主要用于将数据集分成不同的簇，以便更好地理解和分析数据。Mini Batch K-means 是一种迭代算法，每次迭代都会更新簇的中心点，直到达到收敛条件。

特点

• 相较于传统的 K-means 算法，Mini Batch K-means 更加高效，适用于大规模数据集。
• 它使用了随机抽样的方法，仅使用数据集中的一小部分数据来计算簇的中心点。
• Mini Batch K-means 通过使用小批量的数据来更新簇的中心点，因此每次迭代的计算成本较低。

算法步骤

1. 选择要分析的数据集和要创建的簇的数量。
2. 随机初始化簇的中心点。
3. 从数据集中随机选择一小批量数据样本。
4. 对于每个数据样本，计算其与所有簇中心点的距离，并将其分配到最近的簇中。
5. 更新每个簇的中心点，采用均值方法计算簇中所有样本的中心点。
6. 重复 3-5 步骤，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数）。

代码示例

from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans

# 创建 Mini Batch K-means 聚类对象
kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters=3)

# 加载数据集
dataset = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]

# 使用 Mini Batch K-means 对数据集进行聚类
kmeans.fit(dataset)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 获取聚类的中心点
centroids = kmeans.cluster_centers_

总结

Mini Batch K-means 聚类算法是一种高效的数据聚类方法，特别适用于大规模数据集。它通过随机抽样和小批量数据的方式，减少了计算的复杂性，但会引入一定的近似误差。在实际应用中，可以根据具体的需求选择适合的聚类算法。