各种智能算法的总结汇总.pdf

智能算法总结汇总 智能算法是机器学习和人工智能领域中的一个重要概念，涉及到许多不同的算法和技术。本文将对智能算法进行总结和汇总，涵盖了聚类算法、模糊 C 均值聚类算法等多种算法。 7.1 k 均值聚类算法（k-means clustering algorithm） k 均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取 K 个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。 k 均值聚类算法的原理是基于无监督分类算法，假设有无标签数据集。该算法的任务是将数据集聚类成 K 个簇，最小化损失函数。要找到以上问题的最优解需要遍历所有可能的簇划分，k 均值聚类算法使用贪心策略求得一个近似解。 k 均值聚类算法的特点是容易实现，但可能收敛到局部最小值，在大规模数据上收敛较慢。适合数据类型是数值型数据。 7.1.2 算法特点 k 均值聚类算法的优点是容易实现，但缺点是可能收敛到局部最小值，在大规模数据上收敛较慢。适合数据类型是数值型数据。 7.1.3 聚类过程 k 均值聚类算法的聚类过程可以总结为以下六步： （1）创建 k 个点作为 k 个簇的起始质心（经常随机选择）。 （2）分别计算剩下的元素到 k 个簇中心的相异度（距离），将这些元素分别划归到相异度最低的簇。 （3）根据聚类结果，重新计算 k 个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均值。 （4）将 D 中全部元素按照新的中心重新聚类。 （5）重复第 4 步，直到聚类结果不再变化。 （6）输出聚类结果。 7.1.4 算法实现 k 均值聚类算法的实现可以总结为以下步骤： （1）创建 k 个点作为 K 个簇的起始质心（经常随机选择）。 （2）当任意一个点的蔟分配结果发生变化时（初始化为 True），对数据集中的每个数据点，重新分配质心对每个质心计算质心到数据点之间的距离将数据点分配到距其最近的蔟对每个蔟，计算蔟中所有点的均值并将均值作为新的质心。 7.1.5 算法总结与讨论 k 均值聚类算法的总结是其原理简单，但也存在一些缺陷。这些缺陷包括： （1）聚类的簇数 K 值需要事先给定，但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的，很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。 （2）k 均值算法需要人为地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果，不能保证 k 均值算法收敛于全局最优解。 （3）对离群点敏感。 （4）结果不稳定（受输入顺序影响）。 （5）时间复杂度高 O(nkt)，其中 n 是对象总数，k 是簇数，t 是迭代次数。 7.2 模糊 C 均值聚类算法 模糊 C 均值聚类算法（Fuzzy C-Means algorithm，FCM）或称（Fuzzy C-Means，FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊 C 均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。 模糊 C 均值聚类算法的原理是假定我们有数据集 X，我们要对 X 中的数据进行分类，如果把这些数据划分成 C 个类的话，那么对应的就有 C 类中心为 Ci，每个样本 xj 属于某一类 Ci 的隶属度定为 uij，那么定义一个 FCM 目标函数及其约束条件如下： J = ∑∑uij=1j=1cn2mij xj - ci ∑ ui=1cij = 1, j 模糊 C 均值聚类算法的优点是可以处理含有噪声和离群点的数据集，且可以生成更为准确的聚类结果。但是，模糊 C 均值聚类算法也存在一些缺陷，如计算复杂度高、需要事先确定簇数 K 等。