77问答网
所有问题
当前搜索:
k均值算法例题及答案
系统聚类法、
K均值
聚类法有什么区别?
答:
或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。2、系统聚类法:是以距离为相似统计量时,确定新类与其他各类之间距离的方法,如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、群平均法、离差平方和法、欧氏距离等。参考资料来源:百度百科-系统聚类法 参考资料来源:百度百科-
K均值
聚类
算法
...
k均值
聚类
算法
的基本思想包括
答:
一种迭代求解的聚类分析
算法
。其步骤是,预将数据分为
K
组,则随机选取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...
如何改进
k
means
算法
中的k的选取问题
答:
K均值
聚类法分为如下几个步骤:一、初始化聚类中心 1、根据具体问题,凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。2、用前C个样本作为初始聚类中心。3、将全部样本随机地分成C类,计算每类的样本均值,将样本均值作为初始聚类中心。二、初始聚类 1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表...
k均值
聚类法的劣势
答:
k均值
聚类法的劣势主要在于对初始质心敏感、难以确定合适的簇数量、对非球形簇或不同大小、密度的簇处理不佳,以及容易受到噪声和离群点的影响。首先,k均值聚类法对初始质心的选择非常敏感。这意味着,如果初始质心选择不当,
算法
可能会收敛到局部最优解,而非全局最优解。这可能导致聚类结果不稳定,...
一种面向高维数据的集成聚类
算法
答:
本文提出了一种面向高维数据的聚类集成算法。该方法针对高维数据的特点,先用分层抽样的方法结合信息增益对每个特征簇选择合适数量比较重要的特征的生成新的具代表意义的数据子集,然后用基于链接的方法对数据子集上生成的聚类结果进行集成.最后在文本、图像、基因数据集上进行实验,结果表明,与集成前的
K均值
聚类
算法及
基于...
k均值
聚类
算法
、c均值聚类算法、模糊的c均值聚类算法的区别是什么?_百 ...
答:
模糊的c均值聚类
算法
:--- 一种模糊聚类算法,是
k均值
聚类算法的推广形式,隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数,提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则;这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分,即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解,都有可能收敛到局部极值,模糊...
求基于粒子群优化
K均值算法
matlab代码
答:
K
means Cluster Algorithm Based on Particle Optimization Algorithm% Ajustice parameter w = wmax - t*(wmax-wmin)/Mclc;clear all;format long;tic%---初始化---求最小值%数据,已经归一化sam=[1.0000 1.0000 0.7476 0.6267 0.1696 0.0710 0.2532 0.8110 0.3188 0.3656 0.870...
k均值
聚类中聚类个数是人工指定还是
算法
自动确定?
答:
在
k均值
聚类中,聚类个数k通常是人工指定的。k均值聚类是一种无监督学习方法,用于将输入数据集划分为k个聚类,其中k是预设的聚类数量。
算法
通过迭代优化每个聚类的中心,以最小化每个数据点与其所属聚类中心之间的平方距离之和。在这个过程中,k的值需要在算法开始之前设定,它决定了最终聚类的数量。在...
k均值
聚类有什么特点
答:
简单易懂、运算速度快。1、
K均值
聚类的
算法
步骤相对简单,容易理解,适合初学者入门。2、由于K均值聚类的算法步骤相对简单,因此其运算速度较快。
k均值
聚类
算法
的收敛条件
答:
k均值
聚类
算法
是一种迭代的聚类方法,其收敛条件基于聚类中心和样本点之间的距离。算法会不断迭代,直到聚类中心不再发生明显的变化,或者达到预设的最大迭代次数。
棣栭〉
<涓婁竴椤
3
4
5
6
8
7
9
10
11
12
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜