1) Difficult to predict K-Value. 2) With global cluster, it didn't work well. 1) Difficult to predict K-Value.
2) With global cluster, it didn't work well.
Advantages to Using this Technique. With a large number of variables, K-Means may be computationally faster than hierarchical clustering (if K is small). K-Means may produce tighter clusters than hierarchical clustering, especially if the clusters are globular. The version of the K-Means algorithm used in GeneLinker differs from the conventional K-Means algorithm in that GeneLinker does not compute the centroid of the clusters to measure the distance from a data point to a cluster. K-Means Advantages : 1) If variables are huge, then K-Means most of the times computationally faster than hierarchical clustering, if we keep k smalls. 2) K-Means produce tighter clusters than hierarchical clustering, especially if the clusters are globular. K-Means Disadvantages : 1) Difficult to predict K-Value. 2) With global cluster, it didn't work well. The improved K-Means algorithm effectively solved two disadvantages of the traditional algorithm, the first one is greater dependence to choice the initial focal point, and another one is easy to be trapped in local minimum [1] and [2] .  In cluster analysis, the k-means algorithm can be used to partition the input data set into k partitions (clusters). However, the pure k-means algorithm is not very flexible, and as such is of limited use (except for when vector quantization as above is actually the desired use case!). It was asserted in that the relaxed solution of k-means clustering, specified by the cluster indicators, is given by the PCA (principal component analysis) principal components, and the PCA subspace spanned by the principal directions is identical to the cluster centroid subspace. k-means clustering is a method of vector quantization, originally from signal processing, that is popular for cluster analysis in data mining. k-means clustering aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean, serving as a prototype of the cluster. This results in a partitioning of the data space into Voronoi cells. It was asserted in that the relaxed solution of k-means clustering, specified by the cluster indicators, is given by the PCA (principal component analysis) principal components, and the PCA subspace spanned by the principal directions is identical to the cluster centroid subspace. k-means clustering is a data mining/machine learning algorithm used to cluster observations into groups of related observations without any prior knowledge of those relationships. The k-means algorithm is one of the simplest clustering techniques and it is commonly used in medical imaging, biometrics and related fields. 1 The algorithm arbitrarily selects k points as the initial cluster centers (“means”). 2  Each point in the dataset is assigned to the closed cluster, based upon the Euclidean distance between each point and each cluster center. 3  Each cluster center is recomputed as the average of the points in that cluster. The K-Means Algorithm Process. The dataset is partitioned into K clusters and the data points are randomly assigned to the clusters resulting in clusters that have roughly the same number of data points. For each data point: Calculate the distance from the data point to each cluster. The version of the K-Means algorithm used in GeneLinker differs from the conventional K-Means algorithm in that GeneLinker does not compute the centroid of the clusters to measure the distance from a data point to a cluster. Advantages: 1  Gives best result for overlapped data set and comparatively better than k-means algorithm. 2  Unlike k-means where data point must exclusively belong to one cluster center here data point is assigned membership to each cluster center as a result of which data point may belong to more than one cluster center.  1. Introduction 1.1 K-means algorithm: K-means clustering is a method of cluster analysis which aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean. It is one of the simplest unsupervised learning algorithms that solve the well known clustering problem. The k-means algorithm is an evolutionary algorithm that gains its name from its method of operation. The algorithm clusters observations into k groups, where k is provided as an input parameter. It then assigns each observation to clusters based upon the observation’s proximity to the mean of the cluster K-Means Clustering in GeneLinker. The version of the K-Means algorithm used in GeneLinker differs from the conventional K-Means algorithm in that GeneLinker does not compute the centroid of the clusters to measure the distance from a data point to a cluster. Instead, the algorithm uses a specified linkage distance metric
http://www.improvedoutcomes.com/docs/WebSiteDocs/Clustering/K-Means_Clustering_Overview.htm http://playwidtech.blogspot.com/2013/02/k-means-clustering-advantages-and.html http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1875389212006220 https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering http://databases.about.com/od/datamining/a/kmeans.htm http://www.improvedoutcomes.com/docs/WebSiteDocs/Clustering/K-Means_Clustering_Overview.htm http://www.bindichen.co.uk/post/AI/fuzzy-c-means.html http://ijcem.org/papers42011/42011_26.pdf http://www.improvedoutcomes.com/docs/WebSiteDocs/Clustering/K-Means_Clustering_Overview.htm
disadvantages of k means clustering algorithm
K के नुकसान का अर्थ है क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म
1) के-वैल्यू की भविष्यवाणी करना मुश्किल है। 2) वैश्विक क्लस्टर के साथ, यह अच्छी तरह से काम नहीं किया।
इस तकनीक का उपयोग करने के लाभ। बड़ी संख्या में चर के साथ, के-मीन्स पदानुक्रमित क्लस्टरिंग (यदि K छोटा है) की तुलना में कम्प्यूटेशनल रूप से तेज हो सकता है। के-मीन्स पदानुक्रमित क्लस्टरिंग की तुलना में तंग क्लस्टर का उत्पादन कर सकते हैं, खासकर अगर क्लस्टर गोलाकार हैं। जीनलिंकर में उपयोग किए जाने वाले के-मीन्स एल्गोरिथ्म का संस्करण पारंपरिक के-मीन्स एल्गोरिथ्म से अलग है जिसमें जीनलिंकर डेटा बिंदु से क्लस्टर तक की दूरी को मापने के लिए क्लस्टर के केन्द्रक की गणना नहीं करता है। के-मीन्स लाभ: 1) यदि चर विशाल हैं, तो के-मीन्स ज्यादातर समय कम्प्यूटेशनल रूप से पदानुक्रमित क्लस्टरिंग की तुलना में तेज है, अगर हम k छोटे रखते हैं। 2) के-मीन्स पदानुक्रमित क्लस्टरिंग की तुलना में तंग क्लस्टर का उत्पादन करते हैं, खासकर अगर क्लस्टर गोलाकार होते हैं। के-मतलब नुकसान : 1) के-वैल्यू की भविष्यवाणी करना मुश्किल है। 2) वैश्विक क्लस्टर के साथ, यह अच्छी तरह से काम नहीं किया। बेहतर के-मीन्स एल्गोरिथ्म ने पारंपरिक एल्गोरिथ्म के दो नुकसानों को प्रभावी ढंग से हल किया, पहला प्रारंभिक फोकल पॉइंट को चुनने के लिए अधिक निर्भरता है, और दूसरा स्थानीय न्यूनतम [1] और [2] में फंसना आसान है।  क्लस्टर विश्लेषण में, k-साधन एल्गोरिथ्म का उपयोग k विभाजन (क्लस्टर) में सेट इनपुट डेटा को विभाजित करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि, शुद्ध के-साधन एल्गोरिथ्म बहुत लचीला नहीं है, और इस तरह सीमित उपयोग का है (सिवाय इसके कि जब ऊपर के रूप में वेक्टर परिमाणीकरण वास्तव में वांछित उपयोग का मामला है!)। यह दावा किया गया था कि क्लस्टर संकेतकों द्वारा निर्दिष्ट के-साधन क्लस्टरिंग का शिथिल समाधान, पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) प्रमुख घटकों द्वारा दिया जाता है, और प्रमुख दिशाओं द्वारा फैलाया गया पीसीए सबस्पेस क्लस्टर सेंट्रोइड सबस्पेस के समान है। के-मीन्स क्लस्टरिंग वेक्टर परिमाणीकरण की एक विधि है, जो मूल रूप से सिग्नल प्रोसेसिंग से है, जो डेटा माइनिंग में क्लस्टर विश्लेषण के लिए लोकप्रिय है। के-मीन्स क्लस्टरिंग का उद्देश्य एन अवलोकनों को K समूहों में विभाजित करना है जिसमें प्रत्येक अवलोकन निकटतम माध्य के साथ क्लस्टर से संबंधित है, जो क्लस्टर के प्रोटोटाइप के रूप में कार्य करता है। इसके परिणामस्वरूप डेटा स्थान को वोरोनोई कोशिकाओं में विभाजित किया जाता है। यह दावा किया गया था कि क्लस्टर संकेतकों द्वारा निर्दिष्ट के-साधन क्लस्टरिंग का शिथिल समाधान, पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) प्रमुख घटकों द्वारा दिया जाता है, और प्रमुख दिशाओं द्वारा फैलाया गया पीसीए सबस्पेस क्लस्टर सेंट्रोइड सबस्पेस के समान है। के-मीन्स क्लस्टरिंग एक डेटा माइनिंग / मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म है जिसका उपयोग उन संबंधों के किसी भी पूर्व ज्ञान के बिना संबंधित टिप्पणियों के समूहों में टिप्पणियों को क्लस्टर करने के लिए किया जाता है। के-मीन्स एल्गोरिथ्म सबसे सरल क्लस्टरिंग तकनीकों में से एक है और इसका उपयोग आमतौर पर मेडिकल इमेजिंग, बायोमेट्रिक्स और संबंधित क्षेत्रों में किया जाता है। 1 एल्गोरिथ्म मनमाने ढंग से प्रारंभिक क्लस्टर केंद्रों ("साधन") के रूप में k बिंदुओं का चयन करता है। 2 डेटासेट में प्रत्येक बिंदु को बंद क्लस्टर को सौंपा गया है, जो प्रत्येक बिंदु और प्रत्येक क्लस्टर केंद्र के बीच यूक्लिडियन दूरी पर आधारित है। 3 प्रत्येक क्लस्टर केंद्र को उस क्लस्टर में अंकों के औसत के रूप में पुनर्गणना की जाती है। के-का मतलब एल्गोरिथ्म प्रक्रिया है। डेटासेट को K क्लस्टर में विभाजित किया जाता है और डेटा बिंदुओं को बेतरतीब ढंग से क्लस्टर को सौंपा जाता है जिसके परिणामस्वरूप क्लस्टर होते हैं जिनमें लगभग समान डेटा बिंदु होते हैं। प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए: डेटा बिंदु से प्रत्येक क्लस्टर तक की दूरी की गणना करें। जीनलिंकर में उपयोग किए जाने वाले के-मीन्स एल्गोरिथ्म का संस्करण पारंपरिक के-मीन्स एल्गोरिथ्म से अलग है जिसमें जीनलिंकर डेटा बिंदु से क्लस्टर तक की दूरी को मापने के लिए क्लस्टर के केन्द्रक की गणना नहीं करता है। लाभ: 1 ओवरलैप किए गए डेटा सेट के लिए सबसे अच्छा परिणाम देता है और तुलनात्मक रूप से के-साधन एल्गोरिदम से बेहतर है। 2 k-साधनों के विपरीत जहां डेटा बिंदु विशेष रूप से एक क्लस्टर केंद्र से संबंधित होना चाहिए, यहां डेटा बिंदु को प्रत्येक क्लस्टर केंद्र को सदस्यता सौंपी जाती है, जिसके परिणामस्वरूप डेटा बिंदु एक से अधिक क्लस्टर केंद्र से संबंधित हो सकता है।  1. परिचय 1.1 K-साधन एल्गोरिथ्म: K-साधन क्लस्टर विश्लेषण की एक विधि है जिसका उद्देश्य n प्रेक्षणों को k समूहों में विभाजित करना है जिसमें प्रत्येक अवलोकन निकटतम माध्य वाले क्लस्टर से संबंधित है। यह सबसे सरल असुरक्षित शिक्षण एल्गोरिदम में से एक है जो प्रसिद्ध क्लस्टरिंग समस्या को हल करता है। के-मीन्स एल्गोरिथ्म एक विकासवादी एल्गोरिथ्म है जो अपने ऑपरेशन की विधि से अपना नाम प्राप्त करता है। एल्गोरिथ्म टिप्पणियों को k समूहों में क्लस्टर करता है, जहां k को इनपुट पैरामीटर के रूप में प्रदान किया जाता है। यह तब क्लस्टर के माध्य के अवलोकन की निकटता के आधार पर समूहों को प्रत्येक अवलोकन प्रदान करता है GeneLinker में K- का मतलब क्लस्टरिंग है। जीनलिंकर में उपयोग किए जाने वाले के-मीन्स एल्गोरिथ्म का संस्करण पारंपरिक के-मीन्स एल्गोरिथ्म से अलग है जिसमें जीनलिंकर डेटा बिंदु से क्लस्टर तक की दूरी को मापने के लिए क्लस्टर के केन्द्रक की गणना नहीं करता है। इसके बजाय, एल्गोरिथ्म एक निर्दिष्ट लिंकेज दूरी मीट्रिक का उपयोग करता है
के चे तोटे म्हणजे क्लस्टरिंग अल्गोरिदम
हे तंत्र वापरण्याचे फायदे. मोठ्या संख्येने व्हेरिएबल्ससह, के-मीन्स श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंगपेक्षा (जर के लहान असेल तर) संगणकीयदृष्ट्या वेगवान असू शकते. के-मीन्स श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंगपेक्षा घट्ट क्लस्टर तयार करू शकते, विशेषत: जर क्लस्टर गोलाकार असतील. जीनलिंकरमध्ये वापरल्या जाणार्या के-मीन्स अल्गोरिदमची आवृत्ती पारंपारिक के-मीन्स अल्गोरिदमपेक्षा भिन्न आहे ज्यामध्ये जीनलिंकर डेटा पॉईंटपासून क्लस्टरपर्यंतचे अंतर मोजण्यासाठी क्लस्टरच्या केंद्रकाची गणना करत नाही. के-मीन्स फायदे : १) व्हेरिएबल ्स प्रचंड असतील, तर के-मीन्स बहुतेक वेळा श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंगपेक्षा वेगवान असतात, जर आपण के लहान ठेवले तर. 2) के-मीन्स श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंगपेक्षा घट्ट क्लस्टर तयार करतात, विशेषत: जर क्लस्टर गोलाकार असतील. के-म्हणजे तोटे : १) के-व्हॅल्यूचा अंदाज लावणे कठीण. २) ग्लोबल क्लस्टरमुळे ते चांगले काम करू शकले नाही. सुधारित के-मीन्स अल्गोरिदमने पारंपारिक अल्गोरिदमचे दोन तोटे प्रभावीपणे सोडवले, पहिला म्हणजे प्रारंभिक केंद्रबिंदू निवडण्यासाठी अधिक अवलंबित्व आणि दुसरे म्हणजे स्थानिक किमान [1] आणि [2] मध्ये अडकणे सोपे आहे.  क्लस्टर विश्लेषणात, के-मीन्स अल्गोरिदमचा वापर के पार्टिशन्स (क्लस्टर) मध्ये सेट केलेल्या इनपुट डेटाचे विभाजन करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. तथापि, शुद्ध के-मीन्स अल्गोरिदम फारसा लवचिक नसतो आणि तसा मर्यादित वापराचा असतो (वरीलप्रमाणे वेक्टर परिमाणीकरण प्रत्यक्षात इच्छित वापर प्रकरण आहे हे वगळता!). क्लस्टर इंडिकेटर्सने निर्दिष्ट केलेले के-मीन्स क्लस्टरिंगचे शिथिल द्रावण पीसीए (मुख्य घटक विश्लेषण) मुख्य घटकांद्वारे दिले जाते आणि मुख्य निर्देशांद्वारे पसरलेले पीसीए क्लस्टर केंद्रक क्लस्टरसारखेच असते. के-मीन्स क्लस्टरिंग ही वेक्टर प्रमाणीकरणाची एक पद्धत आहे, जी मुळात सिग्नल प्रोसेसिंगपासून आहे, जी डेटा मायनिंगमध्ये क्लस्टर विश्लेषणासाठी लोकप्रिय आहे. के-मीन्स क्लस्टरिंगचे उद्दीष्ट एन निरीक्षणांचे के क्लस्टरमध्ये विभाजन करणे आहे ज्यामध्ये प्रत्येक निरीक्षण जवळच्या सरासरीसह क्लस्टरशी संबंधित आहे, क्लस्टरचे प्रोटोटाइप म्हणून कार्य करते. याचा परिणाम व्होरोनोई पेशींमध्ये डेटा स्पेसचे विभाजन होतो. क्लस्टर इंडिकेटर्सने निर्दिष्ट केलेले के-मीन्स क्लस्टरिंगचे शिथिल द्रावण पीसीए (मुख्य घटक विश्लेषण) मुख्य घटकांद्वारे दिले जाते आणि मुख्य निर्देशांद्वारे पसरलेले पीसीए क्लस्टर केंद्रक क्लस्टरसारखेच असते. के-मीन्स क्लस्टरिंग हा डेटा मायनिंग / मशीन लर्निंग अल्गोरिदम आहे ज्याचा उपयोग त्या संबंधांची कोणतीही पूर्वमाहिती न घेता संबंधित निरीक्षणांच्या गटांमध्ये निरीक्षणे क्लस्टर करण्यासाठी केला जातो. के-मीन्स अल्गोरिदम हे सर्वात सोपे क्लस्टरिंग तंत्र आहे आणि ते सामान्यत: वैद्यकीय इमेजिंग, बायोमेट्रिक्स आणि संबंधित क्षेत्रात वापरले जाते. 1 अल्गोरिदम प्रारंभिक क्लस्टर सेंटर ("साधन") म्हणून के पॉईंट्सची निवड करतो. २ डेटासेटमधील प्रत्येक बिंदू प्रत्येक बिंदू आणि प्रत्येक क्लस्टर केंद्र यांच्यातील युक्लिडियन अंतराच्या आधारे बंद क्लस्टरला देण्यात आला आहे. ३ प्रत्येक क्लस्टर केंद्राची त्या क्लस्टरमधील बिंदूंची सरासरी म्हणून पुनर्गणना केली जाते. के-मीन्स अल्गोरिदम प्रक्रिया. डेटासेट के क्लस्टरमध्ये विभागला जातो आणि डेटा पॉईंट्स यादृच्छिकरित्या क्लस्टरला दिले जातात परिणामी क्लस्टर तयार होतात ज्यात जवळजवळ समान डेटा पॉईंट्स असतात. प्रत्येक डेटा पॉईंटसाठी: डेटा पॉईंटपासून प्रत्येक क्लस्टरपर्यंतच्या अंतराची गणना करा. जीनलिंकरमध्ये वापरल्या जाणार्या के-मीन्स अल्गोरिदमची आवृत्ती पारंपारिक के-मीन्स अल्गोरिदमपेक्षा भिन्न आहे ज्यामध्ये जीनलिंकर डेटा पॉईंटपासून क्लस्टरपर्यंतचे अंतर मोजण्यासाठी क्लस्टरच्या केंद्रकाची गणना करत नाही. फायदे: 1 डेटा सेटसाठी सर्वोत्तम परिणाम देते आणि के-मीन्स अल्गोरिदमपेक्षा तुलनेने चांगले आहे. 2 के-मीन्सप्रमाणे जिथे डेटा पॉईंट केवळ एका क्लस्टर सेंटरशी संबंधित असणे आवश्यक आहे, येथे डेटा पॉईंट प्रत्येक क्लस्टर सेंटरला सदस्यत्व दिले जाते, परिणामी डेटा पॉईंट एकापेक्षा जास्त क्लस्टर सेंटरशी संबंधित असू शकतो.  १. परिचय १.१ के-मीन्स अल्गोरिदम : के-मीन्स क्लस्टरिंग ही क्लस्टर विश्लेषणाची एक पद्धत आहे ज्याचा उद्देश एन निरीक्षणांना के क्लस्टरमध्ये विभागणे आहे ज्यामध्ये प्रत्येक निरीक्षण जवळच्या सरासरीसह क्लस्टरशी संबंधित आहे. सुप्रसिद्ध क्लस्टरिंग समस्येचे निराकरण करणारे हे सर्वात सोपे असुरक्षित शिक्षण अल्गोरिदम आहे. के-मीन्स अल्गोरिदम हा एक उत्क्रांतीवादी अल्गोरिदम आहे जो त्याच्या कार्यपद्धतीवरून त्याचे नाव प्राप्त करतो. अल्गोरिदम निरीक्षणे के गटांमध्ये क्लस्टर करते, जिथे के इनपुट पॅरामीटर म्हणून प्रदान केले जाते. त्यानंतर निरीक्षणाच्या क्लस्टरच्या सरासरीच्या सान्निध्याच्या आधारे प्रत्येक निरीक्षण क्लस्टरला दिले जाते जीनलिंकरमध्ये के-म्हणजे क्लस्टरिंग. जीनलिंकरमध्ये वापरल्या जाणार्या के-मीन्स अल्गोरिदमची आवृत्ती पारंपारिक के-मीन्स अल्गोरिदमपेक्षा भिन्न आहे ज्यामध्ये जीनलिंकर डेटा पॉईंटपासून क्लस्टरपर्यंतचे अंतर मोजण्यासाठी क्लस्टरच्या केंद्रकाची गणना करत नाही. त्याऐवजी, अल्गोरिदम विशिष्ट लिंकेज अंतर मेट्रिक वापरतो
1) के-व्हॅल्यूचा अंदाज लावणे कठीण. २) ग्लोबल क्लस्टरमुळे ते चांगले काम करू शकले नाही.