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k均值算法例题及答案
K均值
聚类
算法
与模糊C均值聚类算法在原理和处理步骤上有什么区别?_百 ...
答:
K均值
聚类是随机选取聚类中心,但是
算法
最终不一定会收敛到最优解,这与初值的选取有关,模糊C均值聚类:我觉得是在K均值的基础上,人为的加入了隶属度这个概念,通过每步迭代得到每个模式的隶属度,最后根据隶属度的大小进行分类!
简述c
均值算法
的算法流程,影响c算法的主要因素是什么,如何改进?_百度知...
答:
1. 选择
K
个初始聚类中心点,可以随机选择或根据实际需求选择。2. 将所有数据点分配到距离它们最近的聚类中心点所在的簇中。3. 重新计算每个簇的中心点。4. 重复步骤2和3,直到簇中心点不再变化或达到最大迭代次数。C
均值算法
的主要影响因素包括:1. 初始聚类中心点的选择:不同的初始聚类中心点会...
K均值
聚类
算法
的什么是聚类
答:
聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类技术经常被称为无监督学习。
C
均值算法
的聚类效果受到哪些因素的影响?
答:
1. 选择
K
个初始聚类中心点,可以随机选择或根据实际需求选择。2. 将所有数据点分配到距离它们最近的聚类中心点所在的簇中。3. 重新计算每个簇的中心点。4. 重复步骤2和3,直到簇中心点不再变化或达到最大迭代次数。C
均值算法
的主要影响因素包括:1. 初始聚类中心点的选择:不同的初始聚类中心点会...
什么是H-
K算法
?
答:
.其实H
K算法
思想很朴实,就是在最小均方误差准则下求得权矢量。他相对于感知器算法的优点在于,他适用于线性可分和非线性可分得情况,对于线性可分的情况,给出最优权矢量,对于非线性可分得情况,能够判别出来,以退出迭代过程。2.在程序编制过程中,我所受的最大困扰是:关于收敛条件的判决。对于...
如何正确选择聚类
算法
?
答:
根据我的经验,由于简单易操作,基于质心的聚类(Centroid-based)是最常出现的模型。 该模型旨在将数据集的每个对象划分为特定的类别。 簇数(k)是随机选择的,这可能是该方法的最大问题。 由于与k最近邻居(kNN)相似,该
k均值算法
在机器学习中特别受欢迎。计算过程包括多个步骤。首先,输入数据集的...
python代码如何应用系统聚类和
K
-means聚类法进行聚类分析? 然后选择变量...
答:
-Means聚类
算法
k
-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。随机选择k个点作为初始的聚类中心。对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇。对每个簇,计算所有点的
均值
作为新的聚类中心。重复2,3直到聚类中心不再发生改变 Figure 1 ...
...高手帮忙把下面
算法
用matlab编程实现吧 关于
K均值
聚类改进的_百度知 ...
答:
K
-mean algorithm for matlab 这里有下载:http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/16762-
k
-means-algorithm-demo 点那个download now.或者看这里:http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/kMean/matlab_kMeans.htm
OpenCV
K均值
处理人脸图像时的问题
答:
我觉得可以。
K
means
算法
应用比较广泛,不过你需要把像素值转换成它需要的参数。
数学
k
是什么意思
答:
另外,在概率论和统计学中,
k
也常用于表示分布参数,比如正态分布中的
均值
和方差。通过对 k 的研究和分析,我们可以更好地理解数据分布的规律,并且应用到实际问题中进行建模和预测。数学是探索自然规律的一门科学,而其中的 k 更是一个具有深远意义的概念。数学家们通过对 k 的研究,揭示了自然界...
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