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K均值算法的5个经典例题
spark机器学习-聚类
答:
聚类算法是一种无监督学习任务,用于将对象分到具有高度相似性的聚类中,聚类
算法的
思想简单的说就是物以类聚的思想,相同性质的点在空间中表现的较为紧密和接近,主要用于数据探索与异常检测,最常用的一种聚类算法是
K均值
(K-means)聚类算法 算法原理 kmeans的计算方法如下:1 选取k个中心点 2 遍历...
K均值
聚类
算法
是如何收敛的?
答:
K
-MEANS
算法的
终止条件可以是以下任何一个:1、没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类。2、没有(或最小数目)聚类中心再发生变化。3、误差平方和局部最小。伪代码 选择
k个
点作为初始质心。repeat 将每个点指派到最近的质心,形成k个簇,重新计算每个簇的质心,until,质心不发生变化。
关于商业会计的一个题目,请写出详细步骤,谢谢
答:
因此不存在这样的向量a,所以AV∩kerA={0} 根据线性变换理论,有rank(AV)+rank(kerA)=n 那么必然有V=AV+kerA第二题,请写出详细步骤,谢谢 设∫f(x)dx=a常数 则原式f(x)=x+2a 两边取定积分0-1的 然后,我不写了,你懂的,求出a=-1/2
K均值算法
题目如下,请写出详细...
k均值
聚类一定要无量纲化处理吗
答:
不用。
K均值
聚类
算法
本身并不需要归一化的过程;当然这并不是说别的算法也不需要。
k
means中的k的含义
答:
这里我用很好这个词来形容,实际上在真正处理的过程中是有一定的判别准则的。kmeans即
k均值算法
。k均值聚类是最著名的划分聚类算法,由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。手肘法的...
k
means聚类
算法
答:
算法的
步骤包括初始化K个聚类中心,计算每个对象与这些聚类中心的距离,将对象分配到距离最近的聚类中心所对应的簇中,然后根据已分配的对象重新计算各簇的聚类中心。这个过程不断迭代,直到满足某个终止条件为止,比如簇中心不再发生变化,对象不再重新分配等。
K均值
聚类算法的优点在于简单易实现,并且对大...
k均值
聚类
算法
步骤
答:
k均值
聚类算法步骤 k均值聚类
算法的
步骤主要包括:1. 随机选择初始质心;2. 分配数据点到最近的质心;3. 更新质心位置;4. 重复步骤2和3直到满足停止条件。k均值聚类算法是一种无监督学习算法,用于将输入数据集划分为k个不同的聚类。该算法通过迭代优化技术,将数据集内的每个点分配给最近的质心,...
K均值
聚类
算法的k均值算法
答:
先随机选取
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。一旦全部对象都被分配了,每个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。终止条件...
k
-
均值
聚类
算法
优缺点是什么?
答:
k-平均算法是解决聚类问题的一种
经典算法
,算法简单、快速。对处理大数据集,该算法是相对可伸缩的和高效率的,因为它的复杂度大约是O(nkt) O(nkt)O(nkt),其中n是所有对象的数目,k是簇的数目,t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法经常以局部最优结束。算法尝试找出使平方误差函数值最小的
k个
划分...
简述
K
-
均值算法的
工作流程?
答:
重复步骤2和步骤3,直到满足某个停止准则,例如簇中心不再发生变化,簇内平方和达到最小值,或达到预定的迭代次数。输出:算法输出
K个
簇及其对应的簇中心。K-
均值算法
是一种迭代算法,通过不断地更新簇中心和重新分配数据点,最终将数据点划分为K个不同的簇。该
算法的
性能与初始的簇中心的选择有关,...
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