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K均值算法的5个经典例题
k
-
均值算法
有什么缺点?
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...
系统聚类法和
k均值
聚类法有什么区别?
答:
k均值法随机选取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。3、所属类别不同。系统聚类法属于分层聚类法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法,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...
K均值
聚类法和系统聚类法有什么区别,这两种聚类方法的适用条件都是什么...
答:
适用条件:系统聚类法适于二维有序样品聚类的样品个数比较均匀。
K均值
聚类法适用于快速高效,特别是大量数据时使用。两者区别如下:一、指代不同 1、K均值聚类法:是一种迭代求解的聚类分析
算法
。2、系统聚类法:又叫分层聚类法,聚类分析的一种方法。二、步骤不同 1、K均值聚类法:步骤是随机选取K个...
K
-MEANS
算法的
终止条件
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。
系统聚类法与
K均值
聚类法有什么异同?
答:
适用条件:系统聚类法适于二维有序样品聚类的样品个数比较均匀。
K均值
聚类法适用于快速高效,特别是大量数据时使用。两者区别如下:一、指代不同 1、K均值聚类法:是一种迭代求解的聚类分析
算法
。2、系统聚类法:又叫分层聚类法,聚类分析的一种方法。二、步骤不同 1、K均值聚类法:步骤是随机选取K个...
系统聚类法与
k均值
聚类法有什么区别?
答:
k均值法随机选取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。3、所属类别不同。系统聚类法属于分层聚类法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法,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...
系统聚类法、
K均值
聚类法有什么区别?
答:
适用条件:系统聚类法适于二维有序样品聚类的样品个数比较均匀。
K均值
聚类法适用于快速高效,特别是大量数据时使用。两者区别如下:一、指代不同 1、K均值聚类法:是一种迭代求解的聚类分析
算法
。2、系统聚类法:又叫分层聚类法,聚类分析的一种方法。二、步骤不同 1、K均值聚类法:步骤是随机选取K个...
K均值
聚类法和系统聚类法有什么不同?
答:
两者区别如下:一、指代不同 1、
K均值
聚类法:是一种迭代求解的聚类分析
算法
。2、系统聚类法:又叫分层聚类法,聚类分析的一种方法。二、步骤不同 1、K均值聚类法: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。2、...
K均值
聚类
算法的
什么是
k均值
聚类
答:
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。
K均值
聚类
算法的
介绍
答:
K均值
聚类
算法
是先随机选取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...
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